Reliability of Changes in Brain Volume Determined by Longitudinal Voxel‐Based Morphometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Longitudinal magnetic resonance imaging (MRI) studies have become increasingly important to assess the changes in brain morphology during normal aging and neurodegenerative disorders. However, the reliability of longitudinal morphometric changes has not been fully evaluated. PURPOSE: To examine the reliability of longitudinal (2-year) changes in brain morphology determined by longitudinal voxel-based morphometry (VBM) in healthy elderly subjects, patients with mild cognitive impairment (MCI), and patients with Alzheimer's disease (AD). STUDY TYPE: Retrospective analysis. SUBJECTS: Twenty-four healthy elderly subjects, 28 MCI patients, and 16 AD patients. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: A 1.5 T, magnetization-prepared rapid gradient-echo. ASSESSMENT: Longitudinal (2-year) changes in gray matter volume determined by longitudinal VBM processing, and visual assessment of image quality. STATISTICAL TESTS: Intraclass correlation coefficient (ICC) and Kruskal-Wallis test. RESULTS: The ICC maps differed among the three groups. The mean ICC was 0.81 overall (0.86 for healthy elderly subjects, 0.75 for MCI patients, and 0.76 for AD patients). The reliability was good to excellent (ICC, 0.60-1.00) for 92% of voxels (99% for healthy elderly subjects, 83% for MCI patients, and 83% for AD patients). The image quality differed significantly among the three groups (P < 0.05). DATA CONCLUSION: These results indicate that the reliability of longitudinal gray matter volume changes by VBM is good to excellent for most voxels. However, reliability may be affected by the disease, possibly due to differences in head motion during imaging. Evidence Level 3 Technical Efficacy Stage 1.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».