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Enregistrement W3112084228 · doi:10.1002/alz.046652

The development of a valid, reliable, harmonized segmentation protocol for hippocampal subfields and medial temporal lobe cortices: A progress update

2020· article· en· W3112084228 sur OpenAlexaff
Renaud La Joie, Rosanna K. Olsen, David Berron, Katrin Amunts, Jean C. Augustinack, Arnold Bakker, Andrew R. Bender, Marina Boccardi, Martina Bocchetta, M. Mallar Chakravarty, Gaël Chételat, Robin de Florès, Jordan DeKraker, Song‐Lin Ding, Ricardo Insausti, Olga Kedo, Susanne Mueller, Noa Ofen, Daniela J. Palombo, Naftali Raz, Craig E.L. Stark, Lei Wang, Paul A. Yushkevich, Qijing Yu, Valerie A. Carr, Laura E.M. Wisse, Ana M. Daugherty

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHippocampal formationTemporal lobeSegmentationHippocampusProtocol (science)Computer scienceMedicineNeurosciencePsychologyArtificial intelligencePathologyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The medial temporal lobe (MTL, i.e. hippocampus and adjacent cortices) is particularly vulnerable to age‐related diseases: Alzheimer’s disease, other age‐related proteinothies (TDP‐43, AGD, etc) and vascular injury. Yet, the subregional pattern of vulnerability is thought to differ across etiologies; characterizing these differences using high‐resolution MRI may provide more insight in disease processes and better biomarkers. However, substantial differences in subfield definition has hindered the ability to compare results across laboratories or draw robust conclusions (Figure 1). The Hippocampal Subfields Group (HSG) is an international group seeking to remedy this problem by developing a histologically‐valid, reliable, and freely available segmentation protocol for high‐resolution T2‐weighted 3T MRI (http://www.hippocampalsubfields.com) Method Our workflow consists of five steps: 1) collecting histology samples labeled by multiple expert neuroanatomists to form a novel reference dataset to guide the development of the MRI segmentation protocol, 2) developing boundary definitions for each segment of the hippocampus, (head, body, and tail) and MTL cortices), 3) assessing HSG community agreement with boundary rules via online questionnaires and revising boundary rules based on questionnaire responses, and 4) testing reliability of the protocol definitions on multiple MRI datasets. Result For both the hippocampal body and head, we have developed a preliminary subfield segmentation protocol (i.e. completed steps 1‐2, see Figure 2 for a histology slice segmented by three anatomists). Step 3 was piloted for the outer boundaries of the body (i.e., the anterior/posterior, medial/lateral, and superior/inferior boundaries) using an online questionnaire describing each of the proposed rules. 29 labs participated and consensus agreement was reached for all rules, with only minor changes being made to improve comprehension and clarity. We are now creating and administering additional questionnaires for assessing agreement of the hippocampal body and head inner boundary rules (e.g., between the CA fields and dentate gyrus). Upon completion of the assessment/revision process for each set of rules, the final phase – reliability testing of the protocol – should begin mid 2020 for the body. Conclusion Once completed, the harmonized protocol will significantly facilitate cross‐study comparisons thus advancing insight in the role of hippocampal subfields across the lifespan in aging and disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0100,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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