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Enregistrement W4295036086 · doi:10.1109/nss/mic44867.2021.9875807

Detecting Dopamine Release via PCA of Residuals

2021· article· en· W4295036086 sur OpenAlexafffund
Connor Bevington, Jordan Hanania, Ju-Chieh Cheng, Vesna Sossi

Notice bibliographique

Revue2021 IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRacloprideVoxelDopamineFalse positive paradoxPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceKernel (algebra)Computer scienceNoise (video)Biological systemMathematicsDopamine receptorNeuroscienceImage (mathematics)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dopamine release can be detected in vivo using [ <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">11</sup> C]raclopride dynamic PET imaging: raclopride competes for binding with dopamine and thus a voxel-level change in dopamine concentration alters the voxel-level PET temporal signal. Current methods to detect dopamine release suffer from low sensitivity, primarily due to image noise and relying on model comparison methods which, at present, poorly separate true positives from true negatives. We propose an alternative, data-driven method that regresses denoised voxel-level signals on regional signals, producing structured residuals where dopamine release is present. Principal component analysis of these residuals is then used to localize the release. Simulation studies demonstrate that our proposed PCA method yields more reliable and conformal detection of dopamine release than the model comparison method across a variety of denoising kernel sizes, with 1.5-2x higher sensitivity at equivalent false positive rate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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