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Author Correction: Multimodal hippocampal subfield grading for Alzheimer’s disease classification
Kilian Hett, Vinh‐Thong Ta, Gwénaëlle Catheline, Thomas Tourdias, José V. Manjón, Pierrick Coupé, Michael W. Weiner, Paul Aisen, Ronald Petersen, Clifford R. Jack, William J. Jagust, John Q. Trojanowki, Arthur W. Toga, Laurel Beckett, Robert C. Green, Andrew J. Saykin, John C. Morris, Leslie M. Shaw, Zaven S. Khachaturian, Greg Sorensen, Marı́a C. Carrillo, Lew Kuller, Marc Raichle, Steven M. Paul, Peter Davies, Howard Fillit, Franz Hefti, Davie Holtzman, M. Marcel Mesulam, William C. Potter, Peter J. Snyder, Tom Montine, Ronald G. Thomas, Michael Donohue, Sarah Walter, Tamie Sather, Gus Jiminez, Archana B. Balasubramanian, Jennifer Mason, Iris Sim, Danielle Harvey, Matt A. Bernstein, Nick C. Fox, Paul M. Thompson, Norbert Schuff, Charles DeCarli, Bret Borowski, Jeff Gunter, Matthew L. Senjem, Prashanthi Vemuri, David T. Jones, Kejal Kantarci, Chad Ward, Robert A. Koeppe, Norm Foster, Eric M. Reiman, Kewei Chen, Susan Landau, Nigel J. Cairns, Erin Householder, Lisa Taylor‐Reinwald, Virginia Lee, Magdalena Korecka, Michal Figurski, Karen Crawford, Scott Neu, Tatiana Foroud, Steven Potkin, Li Shen, Kelley Faber, Sungeun Kim, Kwangsik Nho, Lean Thal, Richard Frank, John Hsiao, Jeffrey Kaye, Joseph F. Quinn, Lisa C. Silbert, Betty Lind, Raina Carter, Sara Dolen, Beau M. Ances, Maria Carroll, Mary L. Creech, Erin Franklin, Mark A. Mintun, Stacy Schneider, Angela Oliver, Lon S. Schneider, Sonia Pawluczyk, Mauricio Beccera, Liberty Teodoro, Bryan M. Spann, James B. Brewer, Helen Vanderswag, Adam Fleisher, Daniel Marson, Randall Griffith, David A. Clark, David Geldmacher, John Brockington, Erik D. Roberson, Marissa Natelson Love, Judith L. Heidebrink, Joanne Lord, Sara S. Mason, Colleen S. Albers, David S. Knopman, Kris Johnson, Hillel Grossman, Effie Mitsis, Raj C. Shah, Leyla de Toledo‐Morrell, Rachelle S. Doody, Javier Villanueva-Meyer, Munir Chowdhury, Susan Rountree, Mimi Dang, Ranjan Duara, Daniel Varón, Maria T. Greig, Peggy Roberts, Yaakov Stern, Lawrence S. Honig, Karen L. Bell, Marilyn Albert, Chiadi Onyike, Daniel D’Agostino, Stephanie Kielb, James E. Galvin, Brittany Cerbone, Christina A. Michel, Dana M. Pogorelec, Henry Rusinek, Mony J. de Leon, Lidia Glodzik, Susan De Santi, Kyle Womack, Dana Mathews, Mary Quiceno, P. Murali Doraiswamy, Jeffrey R. Petrella, Salvador Borges‐Neto, Terence Z. Wong, Edward Coleman, Allan I. Levey, James J. Lah, Janet S. Cella, Jeffrey M. Burns, Russell H. Swerdlow, William M. Brooks, Steven E. Arnold, Jason Karlawish, David A. Wolk, Christopher Clark, Liana G. Apostolova, Kathleen Tingus, Ellen Woo, Daniel Silverman, Po H. Lu, George Bartzokis, Charles D. Smith, Gregory A. Jicha, Peter Hardy, Partha Sinha, Elizabeth Oates, Gary Conrad, Neill R. Graff‐Radford, Francine Parfitt, Tracy Kendall, Heather Johnson, Oscar L. Lopez, MaryAnn Oakley, Donna M. Simpson, Martin R. Farlow, Ann Marie Hake, Brandy R. Matthews, Jared R. Brosch, Scott Herring, Cynthia Hunt, Anton P. Porsteinsson, Bonnie S. Goldstein, Kim Martin, Kelly M. Makino, M. Saleem Ismail, Connie Brand, Ruth A. Mulnard, Gaby Thai, Catherine Mc-Adams-Ortiz, Christopher H. van Dyck, Richard E. Carson, Martha G. MacAvoy, Pradeep Varma, Howard Chertkow, Howard Bergman, Chris Hosein, Sandra E. Black, Bojana Stefanovic, Curtis Caldwell, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Howard Feldman, Benita Mudge, Michele Assaly, Elizabeth Finger, Stephen Pasternack, Irina Rachisky, Dick Trost, Andrew Kertesz, Charles Bernick, Donna Munic, Kristine Lipowski, Masandra Weintraub, Borna Bonakdarpour, Diana Kerwin, Chuang‐Kuo Wu, Nancy Johnson, Carl Sadowsky, Teresa Villena, Raymond Scott Turner, Kathleen Johnson, Brigid Reynolds, Reisa A. Sperling, Keith A. Johnson, Gad A. Marshall, Jerome A. Yesavage, Joy L. Taylor, Barton Lane, Allyson Rosen, Jared Tinklenberg, Marwan N. Sabbagh, Christine M. Belden, Sandra A. Jacobson, Sherye A. Sirrel, Neil W. Kowall, Ronald Killiany, Andrew E. Budson, Alexander Norbash, Patricia Lynn Johnson, Thomas O. Obisesan, Saba Wolday, Joanne Allard, Alan J. Lerner, Paula Ogrocki, Curtis Tatsuoka, Parianne Fatica, Evan Fletcher, Pauline Maillard, John Olichney, Owen Carmichael, Smita Kittur, Michael Borrie, T.-Y. Lee, Robert Bartha, Sterling C. Johnson, Sanjay Asthana, Cynthia M. Carlsson, Adrian Preda, Dana Nguyen, Pierre N. Tariot, Anna Burke, Nadira Trncic, Stephanie Reeder, Vernice Bates, Horacio Capote, Michelle Rainka, Douglas W. Scharre, Maria Kataki, Anahita Adeli, Earl A. Zimmerman, Dzintra Celmins, Alice D. Brown, Godfrey D. Pearlson, Karen Blank, Karen Anderson, Laura A. Flashman, Marc Seltzer, Mary L. Hynes, Robert B. Santulli, Kaycee M. Sink, Leslie Gordineer, Jeff D. Williamson, Pradeep Kumar Garg, Franklin Watkins, Brian R. Ott, Henry Querfurth, Geoffrey Tremont, Stephen Salloway, Paul Malloy, Stephen Correia, Howard J. Rosen, Bruce L. Miller, David C. Perry, Jacobo Mintzer, Kenneth Spicer, David Bachman, Stephen Pasternak, Irina Rachinsky, John Rogers, Dick Drost, Nunzio Pomara, Raymundo Hernando, Antero Sarrael, Susan K. Schultz, Laura L. Boles Ponto, Hyungsub Shim, Karen Ekstam Smith, Norman Relkin, Gloria Chaing, Michael Z. Lin, Lisa Ravdin, Amanda Smith, Balebail Ashok Raj, Kristin Fargher
Notice bibliographique
RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBrain Tumor Detection and Classification
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareUniversity of British Columbia HospitalSunnybrook Health Science CentreSt Joseph's Health CentreMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)Hippocampal formationComputer scienceDiseaseArtificial intelligenceAlzheimer's diseaseNeuroscienceMachine learningMedicinePsychologyBiologyInternal medicine
Résumé
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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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,759
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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.
Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui