Contributions of imprecision in<scp>PET</scp>‐<scp>MRI</scp>rigid registration to imprecision in amyloid<scp>PET</scp><scp>SUVR</scp>measurements
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative measurement of β-amyloid from amyloid PET scans typically relies on localizing target and reference regions by image registration to MRI. In this work, we present a series of simulations where 50 small random perturbations of starting location and orientation were applied to each subject's PET scan, and rigid registration using spm_coreg was performed between each perturbed PET scan and its corresponding MRI. We then measured variation in the output PET-MRI registrations and how this variation affected the resulting SUVR measurements. We performed these experiments using scans of 1196 participants, half using 18F florbetapir and half using 11C PiB. From these experiments, we measured the magnitude of the imprecision in the rigid registration steps used to localize measurement regions, and how this contributes to the overall imprecision in SUVR measurements. Unexpectedly, we found for both tracers that the imprecision in these measurements depends on the degree of amyloid tracer uptake, and thus also indirectly on Alzheimer's disease clinical status. We then examined common choices of reference regions, and we show that SUVR measurements using supratentorial white matter references are relatively resistant to this source of error. We also show that the use of partial volume correction further magnifies the effects of registration imprecision on SUVR measurements. Together, these results suggest that this rigid registration step is an attractive target for future work in improving measurement techniques. Hum Brain Mapp 38:3323-3336, 2017. © 2017 The Authors Human Brain Mapping Published by Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».