Olfactory bulb surroundings can help to distinguish Parkinson’s disease from non-parkinsonian olfactory dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The olfactory bulb is one of the first regions of insult in Parkinson's disease (PD), consistent with the early onset of olfactory dysfunction. Investigations of the olfactory bulb may, therefore, help early pre-motor diagnosis. We aimed to investigate olfactory bulb and its surrounding regions in PD-related olfactory dysfunction when specifically compared to other forms of non-parkinsonian olfactory dysfunction (NPOD) and healthy controls. METHODS: We carried out MRI-based olfactory bulb volume measurements from T2-weighted imaging in scans from 15 patients diagnosed with PD, 15 patients with either post-viral or sinonasal NPOD and 15 control participants. Further, we applied a deep learning model (convolutional neural network; CNN) to scans of the olfactory bulb and its surrounding area to classify PD-related scans from NPOD-related scans. RESULTS: Compared to controls, both PD and NPOD patients had smaller olfactory bulbs, when measured manually (both p < .001) whereas no difference was found between PD and NPOD patients. In contrast, when a CNN was used to differentiate between PD patients and NPOD patients, an accuracy of 88.3% was achieved. The cortical area above the olfactory bulb which stretches around and into the olfactory sulcus appears to be a region of interest in the differentiation between PD and NPOD patients. CONCLUSION: Measures from and around the olfactory bulb in combination with the use of a deep learning model may help differentiate PD patients from patients with NPOD, which may be used to develop early diagnostic tools based on olfactory dysfunction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».