Toward <scp>MRI</scp>‐based whole‐brain health assessment: The brain atrophy and lesion index (<scp>BALI</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
There have been many attempts to assess the elements of age- and dementia- related neurodegenerative changes in the brain using MRI; however, traditionally assessments focus only on single deficit. Over the past few years, our group has worked to create and validate the Brain Atrophy and Lesion Index (BALI) as an MRI-based whole-brain structural degeneration rating scale. The BALI can be used for applications in aging and dementia across the entire brain and can be applied to common clinical MR images. As a whole-brain structural health assessment, the BALI gives a more representative picture of how the brain ages. During the aging process, multiple elements of degeneration accumulate and interact to overwhelm repair processes and cause high-level failure in the function of the brain. To reflect this process, the BALI combines the assessment of several neurodegeneration changes into one scale. The BALI evaluation can be performed quickly and has been validated for use by non-neuroradiology expert raters trained with the method. This review gives a brief overview of the content of the BALI; covers the development, refinement, and application of the method; and provides insights about future development and clinical implementation of MRI-based whole-brain health assessment in aging and dementia.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».