Identification of REM Sleep Behavior Disorder by Magnetic Resonance Imaging and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder (iRBD) is a major risk factor for synucleinopathies, and patients often present with clinical signs and morphological brain changes. However, there is a heterogeneity in the presentation and progression of these alterations, and brain regions that are more vulnerable to neurodegeneration remain to be determined. Objectives To assess the feasibility of morphology-based machine learning in the identification and subtyping of iRBD. Methods For the classification tasks [iRBD (n=48) vs controls (n=41); iRBD vs Parkinson’s disease (n=29); iRBD with mild cognitive impairment (n=16) vs without mild cognitive impairment (n=32)], machine learning models were trained with morphometric measurements (thickness, surface area, volume, and deformation) extracted from T1-weighted structural magnetic resonance imaging. Model performance and the most discriminative brain regions were analyzed and identified. Results A high accuracy was reported for iRBD vs controls (79.6%, deformation of the caudal middle frontal gyrus and putamen, thinning of the superior frontal gyrus, and reduced volume of the inferior parietal cortex and insula), iRBD vs Parkinson’s disease (82%, smaller volume and surface area of the insula, lower thinning of the entorhinal cortex and lingual gyrus, and greater volume of the fusiform gyrus), and iRBD with vs without mild cognitive impairment (84.8%, thinning of the pars triangularis, superior temporal gyrus, transverse temporal cortex, larger surface area of the superior temporal gyrus, and deformation of isthmus of the cingulate gyrus). Conclusions Morphology-based machine learning approaches may allow for detection and subtyping of iRBD, potentially enabling efficient preclinical identification of synucleinopathies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».