P2–263: Detection and classification of dementias using generalized complexity estimates
Notice bibliographique
Résumé
Although quantitative neuroimaging studies of neurodegenerative diseases have identified several promising markers for detecting and classifying dementias, their usefulness for diagnosis is hampered by large numbers of structural, physiological and neurochemical outcomes that are hard to summarize and interpret. In particular measurements of cortical thinning, brain volume loss and cerebral hypoperfusion and hypometabolism depend critically on the choice of processing parameters, exacerbating the problem. Generalized complexity estimates (GCE) constitute sensitive, interpretable summary information that can be extracted from images and are easy to generate. We hypothesized that GCE of structural magnetic resonance images (MRI) produce robust, sensitive separation between cognitive normal (CN), Alzheimer's disease (AD) and Frontal Temporal Dementia (FTD) subjects. An initial test applied GCE to structural, segmented MRI from 50 ICBM database subjects, 25 with the cortex artificially thinned in the right superior temporal gyrus (RSTG). For tests on experimental data, GCE were also obtained from structural MRI from 21 AD, 20 FTD, and 25 CN subjects. Statistical significance was estimated using MANOVA and linear discriminant analysis, and specificity and sensitivity were estimated using 10 fold, 10 times cross validation. MANOVA analysis of the GCE for cortical thinning showed significant separations between the populations for all regions containing the RSTG (with p = 4.1e–09, sensitivity of .91 and specificity of .85 for the RSTG itself). MANOVA for the experimental data also produced a highly significant (p = 2.4e–08) separation between AD, FTD, and CN subjects, using GCE for the hippocampus, subiculum, and putamen. The LDA for GCE from 13 brain regions achieved a classification accuracy of 0.96. Projection onto the first 2 linear discriminants is shown in the figure. Preliminary studies indicate that easy to apply and interpret GCE summary information provides robust classifications between AD, FTD, and CN subjects, and could be useful in classification and early detection of dementias. GCE should in fact be of general utility for producing sensitive and interpretable summary information from multimodal imaging studies in a variety of contexts.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».