Spill-in counts in the quantification of 18F-florbetapir on Aβ-negative subjects: the effect of including white matter in the reference region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We aim to provide a systematic study of the impact of white matter (WM) spill-in on the calculation of standardized uptake value ratios (SUVRs) on Aβ-negative subjects, and we study the effect of including WM in the reference region as a compensation. In addition, different partial volume correction (PVC) methods are applied and evaluated. Methods We evaluated magnetic resonance imaging and18F-AV-45 positron emission tomography data from 122 cognitively normal (CN) patients recruited at the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Cortex SUVRs were obtained by using the cerebellar grey matter (CGM) (SUVRCGM) and the whole cerebellum (SUVRWC) as reference regions. The correlations between the different SUVRs and the WM uptake (WM-SUVRCGM) were studied in patients, and in a well-controlled framework based on Monte Carlo (MC) simulation. Activity maps for the MC simulation were derived from ADNI patients by using a voxel-wise iterative process (BrainViset). Ten WM uptakes covering the spectrum of WM values obtained from patient data were simulated for different patients. Three different PVC methods were tested (a) the regional voxel-based (RBV), (b) the iterative Yang (iY), and (c) a simplified analytical correction derived from our MC simulation. Results WM-SUVRCGMfollowed a normal distribution with an average of 1.79 and a standard deviation of 0.243 (13.6%). SUVRCGMwas linearly correlated to WM-SUVRCGM(r= 0.82, linear fit slope = 0.28). SUVRWCwas linearly correlated to WM-SUVRCGM(r= 0.64, linear fit slope = 0.13). Our MC results showed that these correlations are compatible with those produced by isolated spill-in effect (slopes of 0.23 and 0.11). The impact of the spill-in was mitigated by using PVC for SUVRCGM(slopes of 0.06 and 0.07 for iY and RBV), while SUVRWCshowed a negative correlation with SUVRCGMafter PVC. The proposed analytical correction also reduced the observed correlations when applied to patient data (r= 0.27 for SUVRCGM,r= 0.18 for SUVRWC). Conclusions There is a high correlation between WM uptake and the measured SUVR due to spill-in effect, and that this effect is reduced when including WM in the reference region. We also evaluated the performance of PVC, and we proposed an analytical correction that can be applied to preprocessed data.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».