Your algorithm might think the hippocampus grows in Alzheimer's disease: Caveats of longitudinal automated hippocampal volumetry
Notice bibliographique
Résumé
Hippocampal atrophy rate-measured using automated techniques applied to structural MRI scans-is considered a sensitive marker of disease progression in Alzheimer's disease, frequently used as an outcome measure in clinical trials. Using publicly accessible data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), we examined 1-year hippocampal atrophy rates generated by each of five automated or semiautomated hippocampal segmentation algorithms in patients with Alzheimer's disease, subjects with mild cognitive impairment, or elderly controls. We analyzed MRI data from 398 and 62 subjects available at baseline and at 1 year at MRI field strengths of 1.5 T and 3 T, respectively. We observed a high rate of hippocampal segmentation failures across all algorithms and diagnostic categories, with only 50.8% of subjects at 1.5 T and 58.1% of subjects at 3 T passing stringent segmentation quality control. We also found that all algorithms identified several subjects (between 2.94% and 48.68%) across all diagnostic categories showing increases in hippocampal volume over 1 year. For any given algorithm, hippocampal "growth" could not entirely be explained by excluding patients with flawed hippocampal segmentations, scan-rescan variability, or MRI field strength. Furthermore, different algorithms did not uniformly identify the same subjects as hippocampal "growers," and showed very poor concordance in estimates of magnitude of hippocampal volume change over time (intraclass correlation coefficient 0.319 at 1.5 T and 0.149 at 3 T). This precluded a meaningful analysis of whether hippocampal "growth" represents a true biological phenomenon. Taken together, our findings suggest that longitudinal hippocampal volume change should be interpreted with considerable caution as a biomarker. Hum Brain Mapp 38:2875-2896, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».