Flortaucipir F 18 Quantitation Using Parametric Estimation of Reference Signal Intensity
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Notice bibliographique
Résumé
PET imaging of tau pathology in Alzheimer disease may benefit from the use of white matter reference regions. These regions have shown reduced variability compared with conventional cerebellar regions in amyloid imaging. However, they are susceptible to contamination from partial-volume blurring of tracer uptake in the cortex. We present a new technique, PERSI (Parametric Estimation of Reference Signal Intensity), for flortaucipir F 18 count normalization that leverages the advantages of white matter reference regions while mitigating potential partial-volume effects. <b>Methods:</b> Subjects with a clinical diagnosis of Alzheimer disease, mild cognitive impairment, or normal cognition underwent T1-weighted MRI and florbetapir imaging (to determine amyloid [Aβ] status) at screening and flortaucipir F 18 imaging at single or multiple time points. Flortaucipir F 18 images, acquired as 4 × 5 min frames 80 min after a 370-MBq injection, were motion-corrected, averaged, and transformed to Montreal Neurological Institute (MNI) space. The PERSI reference region was calculated for each scan by fitting a bimodal gaussian distribution to the voxel-intensity histogram within an atlas-based white matter region and using the center and width of the lower-intensity peak to identify the voxel intensities to be included. Four conventional reference regions were also evaluated: whole cerebellum, cerebellar gray matter, atlas-based white matter, and subject-specific white matter. SUVr (standardized uptake value ratio) was calculated for a statistically defined neocortical volume of interest. Performance was evaluated with respect to test–retest variability in a phase 2 study of 21 subjects (5–34 d between scans). Baseline variability in controls (SD of SUVr and ΔSUVr) and effect sizes for group differences (Cohen d; Aβ-positive impaired vs. Aβ-negative normal) were evaluated in another phase 2 study with cross-sectional data (<i>n</i> = 215) and longitudinal data (<i>n</i> = 142/215; 18 ± 2 mo between scans). <b>Results:</b> PERSI showed superior test–retest reproducibility (1.84%) and group separation ability (cross-sectional Cohen d = 9.45; longitudinal Cohen d = 2.34) compared with other reference regions. Baseline SUVr variability and ΔSUVr were minimal in Aβ control subjects with no specific flortaucipir F 18 uptake (SUVr, 1.0 ± 0.04; ΔSUVr, 0.0 ± 0.02). <b>Conclusion:</b> PERSI reduced variability while enhancing discrimination between diagnostic cohorts. Such improvements could lead to more accurate disease staging and robust measurements of changes in tau burden over time for the evaluation of putative therapies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle