Semiautomated Assessment of the Anterior Cingulate Cortex in Alzheimer's Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The anterior cingulate cortex (ACC) is involved in several cognitive processes including executive function. Degenerative changes of ACC are consistently seen in Alzheimer's disease (AD). However, volumetric changes specific to the ACC in AD are not clear because of the difficulty in segmenting this region. The objectives of the current study were to develop a precise and high-throughput approach for measuring ACC volumes and to correlate the relationship between ACC volume and cognitive function in AD. METHODS: -weighted magnetic resonance images of AD patients (n = 47) and age-matched controls (n = 47) at baseline and at 24 months were obtained from the Alzheimer's disease neuroimaging initiative (ADNI) database and studied using a custom-designed semiautomated segmentation protocol. RESULTS: ACC volumes obtained using the semiautomated protocol were highly correlated to values obtained from manual segmentation (r = .98) and the semiautomated protocol was considerably faster. When comparing AD and control subjects, no significant differences were observed in baseline ACC volumes or in change in ACC volumes over 24 months using the two segmentation methods. However, a change in ACC volume over 24 months did not correlate with a change in mini-mental state examination scores. CONCLUSIONS: Our results indicate that the proposed semiautomated segmentation protocol is reliable for determining ACC volume in neurodegenerative conditions including AD.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle