A large-scale comparison of cortical thickness and volume methods for measuring Alzheimer's disease severity
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) researchers commonly use MRI as a quantitative measure of disease severity. Historically, hippocampal volume has been favored. Recently, "AD signature" measurements of gray matter (GM) volumes or cortical thicknesses have gained attention. Here, we systematically evaluate multiple thickness- and volume-based candidate-methods side-by-side, built using the popular FreeSurfer, SPM, and ANTs packages, according to the following criteria: (a) ability to separate clinically normal individuals from those with AD; (b) (extent of) correlation with head size, a nuisance covariatel (c) reliability on repeated scans; and (d) correlation with Braak neurofibrillary tangle stage in a group with autopsy. We show that volume- and thickness-based measures generally perform similarly for separating clinically normal from AD populations, and in correlation with Braak neurofibrillary tangle stage at autopsy. Volume-based measures are generally more reliable than thickness measures. As expected, volume measures are highly correlated with head size, while thickness measures are generally not. Because approaches to statistically correcting volumes for head size vary and may be inadequate to deal with this underlying confound, and because our goal is to determine a measure which can be used to examine age and sex effects in a cohort across a large age range, we thus recommend thickness-based measures. Ultimately, based on these criteria and additional practical considerations of run-time and failure rates, we recommend an AD signature measure formed from a composite of thickness measurements in the entorhinal, fusiform, parahippocampal, mid-temporal, inferior-temporal, and angular gyrus ROIs using ANTs with input segmentations from SPM12.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».