Notice bibliographique
Résumé
The uncal apex is an anatomical landmark frequently used for segmenting the hippocampus into its anterior and posterior segments, a necessary step for computing many measurements of its long axis. It functions well, as it is both local to the hippocampus and easy to identify. However, in spite of widespread use and definition in the EADC-ADNI Harmonized Hippocampal Protocol (HarP), how the uncal apex is influenced by gross hippocampal changes during normal aging has not been established, nor has the possible impact on measures of anterior hippocampus (aHPC) and posterior hippocampus (pHPC) volume. Here I drew upon three large data sets to describe and confirm these relationships, investigating them in one large data set and replicating my findings in the two others, evaluating a total of 4,434 hippocampi. I found the uncal apex fell in an increasingly more anterior position with increasing age. This age-related retraction of the uncus began after age 36, with the sharpest effects arising after age 60. This phenomenon exaggerates age-related aHPC volume decreases while simultaneously underestimating age-related pHPC volume decreases, a pattern I confirmed by juxtaposing uncal apex and MNI space-based landmarking. A hippocampally based reference frame was also rendered unstable by age-related shifts in the posterior extent of the hippocampus. Both the uncal apex and hippocampal reference frame should therefore be used with caution in aging research, or in research involving other demographic or disease factors known to evoke gross changes in the hippocampus. Instead, MNI coordinate-based heuristics may be appropriate for segmenting the hippocampus in study designs involving such factors. Apex-based segmentation is still attractive, however, in study designs where advanced age and atrophy are not used as regressors, including investigations into long-axis effects in healthy young adults. Progress toward localizing functional divisions within the hippocampus is needed to identify best practices for the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».