Diagnóstico por imagen de la artritis reumatoide
Notice bibliographique
Résumé
We present an improved image analysis pipeline to detect the percent brain volume change (PBVC) using SIENA (Structural Image Evaluation, using Normalization, of Atrophy) in populations with Alzheimer's dementia. Our proposed approach uses the improved brain extraction mask from BEaST (Brain Extraction based on nonlocal Segmentation Technique) instead of the conventional BET (Brain Extraction Tool) for SIENA. We compared four varying options of BET as well as BEaST and applied these five methods to analyze scan-rescan MRIs in ADNI from 332 subjects, longitudinal ADNI MRIs from the same 332 subjects, their repeat scans over time, and OASIS longitudinal MRIs from 123 subjects. The results showed that BEaST brain masks were consistent in scan-rescan reproducibility. The cross-sectional scan-rescan error in the absolute percent brain volume difference measured by SIENA was smallest (p≤0.0187) with the proposed BEaST-SIENA. We evaluated the statistical power in terms of effect size, and the best performance was achieved with BEaST-SIENA (1.2789 for ADNI and 1.095 for OASIS). The absolute difference in PBVC between scan-dataset (volume change from baseline to year-1) and rescan-dataset (volume change from baseline repeat scan to year-1 repeat scan) was also the smallest with BEaST-SIENA compared to the BET-based SIENA and had the highest correlation when compared to the BET-based SIENA variants. In conclusion, our study shows that BEaST was robust in terms of reproducibility and consistency and that SIENA's reproducibility and statistical power are improved in multiple datasets when used in combination with BEaST.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».