A novel approach to brain connectivity reveals early structural changes in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies have shown that complex networks along with diffusion weighted imaging (DWI) can be efficient and promising techniques for early detection of structural pathological changes in Alzheimer's disease. Besides, connectivity studies, specifically assessing the organization of a graph and its topology, could represent the best chance to discover how brain activity is shaped and driven. Accordingly, we propose a methodology to evaluate how Alzheimer's disease affects brain networks through a novel way to look at graph connectivity. In fact, we use the combination of network features related to brain organization with network features related to the variations in connectivity between several subjects. APPROACH: From a DWI brain scan we reconstruct a probabilistic tractography by evaluating the number of white matter fibers connecting two anatomical districts, thus obtaining a weighted undirected network. The nodes of this network are the cerebral regions provided by the reference brain atlas, the weights are the intensity of linkage among them. We investigated brain connectivity graphs retrieved from a set of 222 publicly available DWI scans from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI): 47 Alzheimer's disease (AD) patients, 52 normal controls (NC) and 123 mild cognitive impairment (MCI) subjects, this latter cohort includes 85 early and 38 late MCI subjects, EMCI and LMCI respectively. MAIN RESULTS: The proposed brain connectivity approach effectively characterizes Alzheimer's disease, especially in its early stages. In fact, MCI is a prodromal phase of Alzheimer's disease. We report a [Formula: see text] accuracy for the discrimination of NC and AD subjects and accuracies of [Formula: see text] and [Formula: see text] for the discrimination of MCI from respectively NC and AD subjects. SIGNIFICANCE: Our complex network approach offers an innovative and effective instrument to model brain connectivity and detect in DWI tractographies early changes due to Alzheimer's.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».