Beware of white matter hyperintensities causing systematic errors in <scp>FreeSurfer</scp> gray matter segmentations!
Notice bibliographique
Résumé
Volumetric estimates of subcortical and cortical structures, extracted from T1-weighted MRIs, are widely used in many clinical and research applications. Here, we investigate the impact of the presence of white matter hyperintensities (WMHs) on FreeSurfer gray matter (GM) structure volumes and its possible bias on functional relationships. T1-weighted images from 1,077 participants (4,321 timepoints) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative were processed with FreeSurfer version 6.0.0. WMHs were segmented using a previously validated algorithm on either T2-weighted or Fluid-attenuated inversion recovery images. Mixed-effects models were used to assess the relationships between overlapping WMHs and GM structure volumes and overall WMH burden, as well as to investigate whether such overlaps impact associations with age, diagnosis, and cognitive performance. Participants with higher WMH volumes had higher overlaps with GM volumes of bilateral caudate, cerebral cortex, putamen, thalamus, pallidum, and accumbens areas (p < .0001). When not corrected for WMHs, caudate volumes increased with age (p < .0001) and were not different between cognitively healthy individuals and age-matched probable Alzheimer's disease patients. After correcting for WMHs, caudate volumes decreased with age (p < .0001), and Alzheimer's disease patients had lower caudate volumes than cognitively healthy individuals (p < .01). Uncorrected caudate volume was not associated with ADAS13 scores, whereas corrected lower caudate volumes were significantly associated with poorer cognitive performance (p < .0001). Presence of WMHs leads to systematic inaccuracies in GM segmentations, particularly for the caudate, which can also change clinical associations. While specifically measured for the Freesurfer toolkit, this problem likely affects other algorithms.
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 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 | 0,019 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,023 |
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 ».