Multisite MRI reproducibility of lateral ventricular volume using the NAIMS cooperative pilot dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The North American Imaging in Multiple Sclerosis (NAIMS) multisite project identified interscanner reproducibility issues with T1-based whole brain volume (WBV). Lateral ventricular volume (LVV) acquired on T2-fluid-attenuated inverse recovery (FLAIR) scans has been proposed as a robust proxy measure. Therefore, we sought to determine the relative magnitude of scanner-induced T2-FLAIR-based LVV and T1-based WBV measurement errors in relation to clinically meaningful changes. METHODS: This was a post hoc analysis of the NAIMS pilot dataset in which a relapsing-remitting MS patient with no intrastudy clinical or radiological activity was imaged twice on seven different Siemens scanners across the United States. LVV was determined using the automated NeuroSTREAM technique on T2-FLAIR and WBV was determined with SIENAX on high-resolution T1-MPRAGE. Average LVV and WBV were measured, and absolute intrascanner and interscanner coefficients of variation (CoVs) were calculated. The variabilities were compared to previously established annual pathological and clinically meaningful cutoffs of 0.40% for WBV and of 3.51% for LVV. RESULTS: Mean LVV across all seven scan/rescan pairs was 45.87 ± 1.15 ml. Average LVV intrascanner CoV was 1.42% and interscanner CoV was 1.78%, both smaller than the reported annualized clinically meaningful cutoff of 3.51%. In contrast, intra- and interscanner CoVs for WBV (0.99% and 1.15%) were both higher than the established cutoff of 0.40%. Individually, 1/7 intrasite and 2/7 intersite pair-wise LVV comparisons were above the 3.51% cutoff, whereas 4/7 intrasite and 7/7 intersite WBV comparisons were above the 0.40% cutoff. CONCLUSION: Fully automated LVV segmentation has higher absolute variability than WBV, but much lower relative variability compared to clinically relevant changes, and may therefore be a meaningful proxy outcome measure of neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».