Reproducibility of Brain Volume Changes in Longitudinal Voxel-Based Morphometry Between Non-Accelerated and Accelerated Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scan acceleration techniques, such as parallel imaging, can reduce scan times, but reliability is essential to implement these techniques in neuroimaging. OBJECTIVE: To evaluate the reproducibility of the longitudinal changes in brain morphology determined by longitudinal voxel-based morphometry (VBM) between non-accelerated and accelerated magnetic resonance images (MRI) in normal aging, mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD). METHODS: Using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) 2 database, comprising subjects who underwent non-accelerated and accelerated structural T1-weighted MRI at screening and at a 2-year follow-up on 3.0 T Philips scanners, we examined the reproducibility of longitudinal gray matter volume changes determined by longitudinal VBM processing between non-accelerated and accelerated imaging in 50 healthy elderly subjects, 54 MCI patients, and eight AD patients. RESULTS: The intraclass correlation coefficient (ICC) maps differed among the three groups. The mean ICC was 0.72 overall (healthy elderly, 0.63; MCI, 0.75; AD, 0.63), and the ICC was good to excellent (0.6-1.0) for 81.4%of voxels (healthy elderly, 64.8%; MCI, 85.0%; AD, 65.0%). The differences in image quality (head motion) were not significant (Kruskal-Wallis test, p = 0.18) and the within-subject standard deviations of longitudinal gray matter volume changes were similar among the groups. CONCLUSION: The results indicate that the reproducibility of longitudinal gray matter volume changes determined by VBM between non-accelerated and accelerated MRI is good to excellent for many regions but may vary between diseases and regions.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».