Longitudinal Mapping of Cortical Thickness Measurements: An Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative-Based Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal studies of development and disease in the human brain have motivated the acquisition of large neuroimaging data sets and the concomitant development of robust methodological and statistical tools for quantifying neurostructural changes. Longitudinal-specific strategies for acquisition and processing have potentially significant benefits including more consistent estimates of intra-subject measurements while retaining predictive power. Using the first phase of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI-1) data, comprising over 600 subjects with multiple time points from baseline to 36 months, we evaluate the utility of longitudinal FreeSurfer and Advanced Normalization Tools (ANTs) surrogate thickness values in the context of a linear mixed-effects (LME) modeling strategy. Specifically, we estimate the residual variability and between-subject variability associated with each processing stream as it is known from the statistical literature that minimizing the former while simultaneously maximizing the latter leads to greater scientific interpretability in terms of tighter confidence intervals in calculated mean trends, smaller prediction intervals, and narrower confidence intervals for determining cross-sectional effects. This strategy is evaluated over the entire cortex, as defined by the Desikan-Killiany-Tourville labeling protocol, where comparisons are made with the cross-sectional and longitudinal FreeSurfer processing streams. Subsequent linear mixed effects modeling for identifying diagnostic groupings within the ADNI cohort is provided as supporting evidence for the utility of the proposed ANTs longitudinal framework which provides unbiased structural neuroimage processing and competitive to superior power for longitudinal structural change detection.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».