The Combination of Functional and Structural MRI Is a Potential Screening Tool in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to survey the discrimination power of parameters from cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, fluorodeoxyglucose uptake on PET (FDG-PET), structural magnetic resonance imaging (MRI) and functional MRI in high and low risk subjects or in converters and stable subjects of normal and mild cognitive impairment (MCI) statuses. Methods: We used baseline resting-state functional MRI (rfMRI) from the Alzheimer’s disease neuroimaging initiative (ADNI) dataset to analyze functional networks and recorded subjects’ characteristics and results of CSF study, FDG-PET, and structural MRI from ADNI website. All parameters were evaluated between-group difference among normal (NC), MCI and Alzheimer’s disease (AD) groups. The parameters other than CSF results were included to study difference between high and low AD risk subjects in NC or MCI groups, based on CSF results. On the basis of two-year follow-up conditions, all parameters were compared between stable subjects and converters in NC and MCI. Results: CSF biomarkers, FDG-PET, structural MRI and functional MRI are all able to differentiate AD from MCI or NC but not between MCI and NC. As compared with low AD risk subjects, high-risk subjects present decreased FDG-PET in both MCI and NC groups but structural MRI change only in MCI status and rfMRI alteration only in NC status. As compared with stable subjects, converters have decreased FDG-PET, functional network changes and structural changes in both MCI and NC groups. Conclusion: The combination of functional and structural MRI is a safer screening tool but with similar power as FDG-PET to reflect CSF change in AD pathological process and to identify high-risk subjects and converters in NC and MCI.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».