P2–146: Evaluation of common changes in the aging brain: Comparing high‐ and low‐field MRI
Notice bibliographique
Résumé
Multiple brain structural changes occur during aging, including atrophy, white matter lesions, and small vessel damage. These changes typically are more common and more severe in Alzheimer's disease (AD). Recently, a Brain Atrophy and Lesion Index (BALI) has been established using high-field MRI (e.g., 3.0T) exploiting its higher signal to noise ratio. The BALI can be used to evaluate such brain structural changes in relation to their combined effect on cognition. Given how much existing data on AD and aging used conventional MRI (e.g., 1.5T), we examined the validity of using the BALI with low-field MRI data. Data were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Subjects who had MRI scans with T1 and T2-weighted images (T1WI and T2WI) at both 1.5T and 3.0T on the same day were retrieved (AD=37, MCI=45, HC=45). Clinical assessments included the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Alzheimer's disease Assessment Scale-cognitive subscale (ADAS-cog), completed within 14 days of neuroimaging. All images were evaluated applying the same BALI rating schema, to assess lesions in the deep white matter, periventricular, basal ganglia and the infratentorial regions, deficits in the cortical gray matter, the extent of dilated small vessels, and global atrophy. Maximum possible BALI=25; higher scores indicate greater damage. The inter-rater agreement rate was consistently high, ranging from 0.96 to 0.98. Under each field-strength and image-type condition, the BALI scores differed significantly between diagnosis (p<0.05): people in the AD group had the greatest BALI on average (12.7±3.0), whereas those in the healthy control group had the lowest (10.5±2.6). Under each condition, the BALI score was significantly correlated with age (r>0.35, p<0.001), MMSE (r>0.40, p<0.001), and ADAS-cog (r>0.36, p<0.001). The BALI score at 3.0T was slightly greater than that at 1.5T (F>3.90, p<0.06), so as with T2WI comparing to T1WI (F>3.99, p<0.05) without interaction (F<0.06, p>0.80). The BALI scores at 1.5T and 3.0T were significantly correlated, for both T1WI (r=0.94, p<0.001) and T2WI (r>0.95, p<0.001). T1WI and T2WI based BALI scores at 1.5T can be used to capture global brain structural changes and their relations to cognition.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».