IC‐P‐157: Novel Toolbox for Performing Voxel‐Wise Generalized Linear Regression With Mulitple Volumetric Covariates in Longitudinal Data
Notice bibliographique
Résumé
Many research studies have shifted their focus towards longitudinal data analysis. However, the currently available statistical software have not welcomed this shift as they are still lacking support for longitudinal study design, multiple imaging covariates or generalized linear regression analysis. Here, we introduce a novel statistical software written in Matlab which can perform longitudinal generalized regression analysis with multiple imaging covariates. The biggest challenge encountered to incorporate complex statistical models and multiple imaging covariates is the required time and memory complexity. This has been dealt by utilizing data parallelism techniques through the Matlab parallel computing toolbox and the Matlab distributed computing server. The function that performs generalized linear regression supports binomial, normal, poisson, gamma and inverse gaussian response variable distributions and can accommodate any number of imaging variables in the regression model and repeated measurements for longitudinal study designs. To illustrate the voxel-wise generalized linear regression functionality, neuroimaging data ([F]FDG PET, T1-MRI) were acquired for 219 individuals from the ADNI database. Demographic and MMSE scores were also obtained for the same individuals to be included in the regression models. T1 data were processed using the CIVET image processing pipeline while the PET data were processed with an established image processing pipeline. The statistical model included a logistic regression analysis to evaluate the contribution from the interaction of grey matter density and glucose metabolism for developing Alzheimer’s dementia in a cohort of MCI patients. Figure 1. shows the brain regions with highest statistical significance to increase the odds of developing Alzheimer’s dementia within 24 months from MCI. Reduced glucose metabolism in the temporal brain structures and the precuneus show significant contribution toward increasing the odds of developing AD, while the interaction of reducing glucose metabolism and reducing grey matter density in the superior gyrus of the temporal lobe increases the odds of developing AD. This novel software enables rapid prototyping and testing of sophisticated image based hypotheses particularly involving longitudinal data with multispectral neuroimaging resources expanding the existing methods for neuroimage analysis. T-statistical maps for the FDG (a), VBM (b) and FDG* VBM (c) in logistic regression model for Convertion to AD in 24 months form MCI.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,036 |
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 ».