Automatic prediction of cognitive and functional decline using baseline MRI and cognitive scores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients in the early stages of AD dementia experience decline in their cognitive abilities at different rates. Accurately predicting the progression rate would enable the enrichment of patient populations in clinical trials. Using the early AD‐related pattern of atrophy and cognitive scores from a baseline visit, we trained a model to predict cognitive and functional decline in early stages of AD. Method Data included 312 patients with mild Alzheimer’s disease from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset and were chosen based on amyloid positivity, the Clinical Dementia Rating (CDR=0.5) and the Mini‐Mental State Exam (MMSE, range 24‐30) scores. SNIPE (Scoring by Nonlocal Image Patch Estimator) was used to measure AD‐related atrophy patterns in the hippocampi (HC) and entorhinal cortex (EC) (Coupé et al. 2019). A balanced random forest was used to train models with feature sets including MR‐based z‐scored features (SNIPE scores for HC and EC), and cognitive test scores (Alzheimer’s Disease Assessment Scale (ADAS‐13), MoCA (Montreal Cognitive Assessment), and MMSE) from baseline data. Classifiers were trained using different combinations of features plus age. The classification performance was evaluated based on the measured sensitivity, specificity, and accuracy to predict future functional and cognitive decline (defined as a 2‐point change in CSD‐SB). Result Table 1 shows the classification performance of all trained models for two and three year follow up periods. Using hippocampal grading scores in addition to MoCA, ADAS‐13 and MMSE, yields the highest accuracy (76.9%) in predicting cognitive decline at 2 years. Figure 1 shows the ROC curve for two models: One consisting of all cognitive features and the other using both cognitive and MRI features. Comparing results between the classifier using only the baseline cognitive score and the corresponding classifier with the added MRI features showed that for both follow‐up periods, the accuracy of prediction is increased when adding MRI features. Conclusion Microscopic changes due to AD pathology that occur in the HC and EC can be used as a feature in a predict the cognitive decline and increase the accuracy of prediction, even at the early stages of the AD trajectory.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».