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Enregistrement W2406632498 · doi:10.1007/s12149-016-1085-8

Creation and validation of an I-123 FP-CIT template for statistical image analysis using high-resolution SPECT for parkinsonian patients

2016· article· en· W2406632498 sur OpenAlexaboutno aff
Kosuke Hida, Masanari Nonokuma, Yasuo Kuwabara, Tomonobu Tani, Koichi Takano, Kengo Yoshimitsu

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nuclear Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNuclear medicineStatistical parametric mappingSpatial normalizationDopamine transporterParkinsonismMagnetic resonance imagingRadiologyPathologyInternal medicineDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to create a new template for the anatomical normalization of I-123 FP-CIT SPECT images of Japanese people to evaluate dopamine transporter binding. METHODS: The subjects consisted of 16 normal control subjects (5 females and 11 males; mean age ± SD, 51.6 ± 9.5 years, ranging from 25 to 62 years) and 21 parkinsonian patients (7 females and 14 males; mean age ± SD, 70.7 ± 9.4 years, ranging from 49 to 85 years). All normal control subjects and 21 patients with parkinsonism underwent MRI. A total of 148 MBq of I-123 FP-CIT was intravenously injected as a bolus, and a SPECT scan was started 4 h later. Data were analyzed with the Statistical Parametric Mapping 8 (SPM8) software. At first, I-123 FP-CIT SPECT images were co-registered to MRI images and MRI images were normalized to Montreal Neurological Institute (MNI) space using a gray.nii template. Co-registered I-123 FP-CIT SPECT images were normalized using the predetermined normalization parameters for MRI images. Then, anatomically normalized I-123 FP-CIT SPECT images were divided by background counts individually measured using ROIs set on the cerebral cortices. The I-123 FP-CIT template was created by averaging the normalized SPECT images of the 16 normal control subjects. Thereafter, the averaged MRI images of the 16 normal control subjects were also created. RESULTS: A visual inspection revealed that there were no apparent differences between the I-123 FP-CIT images subjected to the two methods of anatomical normalization in normal control subjects. However, a group comparison by a paired t test using SPM8 revealed that the I-123 FP-CIT binding was significantly higher in the substriatal and temporal regions in I-123 FP-CIT images directly normalized with the I-123 FP-CIT template than in those normalized by the predetermined parameters with MRI, while it was higher in the bilateral frontal cortical regions in the latter than in the former images. CONCLUSION: We successfully created an I-123 FP-CIT template for Japanese people. This template is thought to be useful and reliable for the statistical analysis of I-123 FP-CIT images, although some problems exist in the evaluation of parkinsonian patients. The results of a paired t test using SPM suggest that we should use the same normalization method in statistical image analyses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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