Cloud-Based Brain Magnetic Resonance Image Segmentation and Parcellation System for Individualized Prediction of Cognitive Worsening
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
For patients with cognitive disorders and dementia, accurate prognosis of cognitive worsening is critical to their ability to prepare for the future, in collaboration with health-care providers. Despite multiple efforts to apply computational brain magnetic resonance image (MRI) analysis in predicting cognitive worsening, with several successes, brain MRI is not routinely quantified in clinical settings to guide prognosis and clinical decision-making. To encourage the clinical use of a cutting-edge image segmentation method, we developed a prediction model as part of an established web-based cloud platform, MRICloud. The model was built in a training dataset from Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) where baseline MRI scans were combined with clinical data over time. Each MRI was parcellated into 265 anatomical units based on the MRICloud fully automated image segmentation function, to measure the volume of each parcel. The Mini Mental State Examination (MMSE) was used as a measure of cognitive function. The normalized volume of 265 parcels, combined with baseline MMSE score, age, and sex were input variables for a Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression analysis, with MMSE change in the subsequent two years as the target for prediction. A leave-one-out analysis performed on the training dataset estimated a correlation coefficient of 0.64 between true and predicted MMSE change. A receiver operating characteristic (ROC) analysis estimated a sensitivity of 0.88 and a specificity of 0.76 in predicting substantial cognitive worsening after two years, defined as MMSE decline of ≥4 points. This MRICloud prediction model was then applied to a test dataset of clinically acquired MRIs from the Johns Hopkins Memory and Alzheimer’s Treatment Center (MATC), a clinical care setting. In the latter setting, the model had both sensitivity and specificity of 1.0 in predicting substantial cognitive worsening. While the MRICloud prediction model demonstrated promise as a platform on which computational MRI findings can easily be extended to clinical use, further study with a larger number of patients is needed for validation.
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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 | 0,001 | 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