MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2771176174 · doi:10.2967/jnumed.117.200006

Flortaucipir F 18 Quantitation Using Parametric Estimation of Reference Signal Intensity

2017· article· en· W2771176174 sur OpenAlexaboutno aff
Sudeepti Southekal, Michael D. Devous, Ian Kennedy, Michael Navitsky, Ming‐Chi Lu, Abhinay D. Joshi, Michael J. Pontecorvo, Mark A. Mintun

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAvid RadiopharmaceuticalsEli Lilly and Company
Mots-clésWhite matterPartial volumeNuclear medicineVoxelSpatial normalizationAlzheimer's diseaseMedicineMagnetic resonance imagingPathologyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. Methods: 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 (n = 215) and longitudinal data (n = 142/215; 18 ± 2 mo between scans). Results: 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). Conclusion: 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,131 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Nuclear MedicineMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207