IC‐P‐048: Estimating and Accounting for The Effect of MRI Scanner Hardware Changes on Longitudinal Whole‐Brain Atrophy Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal MRI studies are often subjected to scanner hardware changes or upgrades, which may alter image characteristics such as contrast, signal-to-noise ratio, intensity non-uniformity and geometric distortion. This renders measurements of brain atrophy potentially unreliable as it may introduce non-physiological brain volume fluctuation across the point of hardware change. Mixed-effects modelling is one way to estimate rates of brain atrophy while identifying and correcting this bias. We analyzed 680 control, mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer’s disease (AD) subjects who were scanned at 1.5T for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) phases 1, GO, and 2. The subjects were initially scanned on 10 different scanner hardware models from GE, Siemens, and Philips. 442 subjects continued with the consistent scanner model throughout the follow-up up to 8 years, but 238 subjects were subject to intra- or inter-vendor MRI scanner hardware upgrades or changes during the study. A total of 3411 T1-weighted scans were pre-processed using a cross-sectional pipeline including nonparametric non-uniform intensity normalization.[1] Then, the percentage brain volume changes (PBVCs) between the follow-up scans and the baseline “screening” scans were calculated using FSL-SIENA.[2] A mixed-effects model with subject-specific random slopes and intercepts was applied to estimate the fixed effect of scanner hardware changes on the PBVC measures. The same model also included a term to estimate the fixed effect of a scanning sequence change from MP-RAGE to IR-SPGR in some subjects. Significant fluctuations in PBVC were found across the following hardware upgrade or change combinations (SE; p): Siemens Symphony to SymphonyTIM -0.5% (0.1; p<0.0001); Philips Intera to Siemens Avanto -1.6% (0.5; p=0.001); GE Excite to GE HDx 0.2% (0.07; p=0.002); GE Excite to GE HDxt 0.3% (0.1; p=0.02). The change of sequence from MP-RAGE to IR-SPGR was associated with an average -1.5% (0.1; p<0.0001) change. Different scanner combinations also showed different biases. Scanner hardware and pulse sequence changes have significant effects on estimation of brain atrophy rates. If suitable data are available, it may be possible to explicitly account for these during the analysis.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».