Whole-brain analysis reveals increased neuroanatomical asymmetries in dementia for hippocampus and amygdala
Notice bibliographique
Résumé
Structural magnetic resonance imaging data are frequently analysed to reveal morphological changes of the human brain in dementia. Most contemporary imaging biomarkers are scalar values, such as the volume of a structure, and may miss the localized morphological variation of early presymptomatic disease progression. Neuroanatomical shape descriptors, however, can represent complex geometric information of individual anatomical regions and may demonstrate increased sensitivity in association studies. Yet, they remain largely unexplored. In this article, we introduce a novel technique to study shape asymmetries of neuroanatomical structures across subcortical and cortical brain regions. We demonstrate that neurodegeneration of subcortical structures in Alzheimer's disease is not symmetric. The hippocampus shows a significant increase in asymmetry longitudinally and both hippocampus and amygdala show a significantly higher asymmetry cross-sectionally concurrent with disease severity above and beyond an ageing effect. Our results further suggest that the asymmetry in these structures is undirectional and that primarily the anterior hippocampus becomes asymmetric. Based on longitudinal asymmetry measures we subsequently study the progression from mild cognitive impairment to dementia, demonstrating that shape asymmetry in hippocampus, amygdala, caudate and cortex is predictive of disease onset. The same analyses on scalar volume measurements did not produce any significant results, indicating that shape asymmetries, potentially induced by morphometric changes in subnuclei, rather than size asymmetries are associated with disease progression and can yield a powerful imaging biomarker for the early presymptomatic classification and prediction of Alzheimer's disease. Because literature has focused on contralateral volume differences, subcortical disease lateralization may have been overlooked thus far.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».