Developmental changes of cortical white–gray contrast as predictors of autism diagnosis and severity
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that both cortical gray and white-matter microstructural characteristics are distinct for subjects with autism. There is a lack of evidence regarding how these characteristics change in a developmental context. We analysed a longitudinal/cross-sectional dataset of 402 magnetic resonance imaging (MRI) scans (171 subjects with autism and 231 with typical development) from the Autism Brain Imaging Data Exchange, cohorts I-II (ABIDE-I-II). In the longitudinal sample, we computed the rate of change in the white-gray contrast, a measure which has been related to age and cognitive performance, at the boundary of the cerebral cortex. Then, we devised an analogous metric for the cross-sectional sample of the ABIDE dataset to measure age-related differences in cortical contrast. Further, we developed a probabilistic model to predict the diagnostic group in the longitudinal sample of the cortical contrast change data, using results obtained from the cross-sectional sample. In both subsets, we observed a similar overall pattern of greater decrease within the autistic population in intensity contrast for most cortical regions (81%), with occasional increases, mostly in primary sensory regions. This pattern correlated well with raw and calibrated behavioural scores. The prediction results show 76% accuracy for the whole-cortex diagnostic prediction and 86% accuracy in prediction using the motor system alone. Our results support a contrast change analysis strategy that appears sensitive in predicting diagnostic outcome and symptom severity in autism spectrum disorder, and is readily extensible to other MRI-based studies of neurodevelopmental cohorts.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».