Progressive iron accumulation across multiple sclerosis phenotypes revealed by sparse classification of deep gray matter
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To create an automated framework for localized analysis of deep gray matter (DGM) iron accumulation and demyelination using sparse classification by combining quantitative susceptibility (QS) and transverse relaxation rate (R2*) maps, for evaluation of DGM in multiple sclerosis (MS) phenotypes relative to healthy controls. MATERIALS AND METHODS: R2*/QS maps were computed using a 4.7T 10-echo gradient echo acquisition from 16 clinically isolated syndrome (CIS), 41 relapsing-remitting (RR), 40 secondary-progressive (SP), 13 primary-progressive (PP) MS patients, and 75 controls. Sparse classification for R2*/QS maps of segmented caudate nucleus (CN), putamen (PU), thalamus (TH), and globus pallidus (GP) structures produced localized maps of iron/myelin in MS patients relative to controls. Paired t-tests, with age as a covariate, were used to test for statistical significance (P ≤ 0.05). RESULTS: In addition to DGM structures found significantly different in patients compared to controls using whole region analysis, singular sparse analysis found significant results in RRMS PU R2* (P = 0.03), TH R2* (P = 0.04), CN QS (P = 0.04); in SPMS CN R2* (P = 0.04), GP R2* (P = 0.05); and in PPMS CN R2* (P = 0.04), TH QS (P = 0.04). All sparse regions were found to conform to an iron accumulation pattern of changes in R2*/QS, while none conformed to demyelination. Intersection of sparse R2*/QS regions also resulted in RRMS CN R2* becoming significant, while RRMS R2* TH and PPMS QS TH becoming insignificant. Common iron-associated volumes in MS patients and their effect size progressively increased with advanced phenotypes. CONCLUSION: A localized technique for identifying sparse regions indicative of iron or myelin in the DGM was developed. Progressive iron accumulation with advanced MS phenotypes was demonstrated, as indicated by iron-associated sparsity and effect size. LEVEL OF EVIDENCE: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2017;46:1464-1473.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».