Prediction of Cognitive Decline in Parkinson’s Disease Using Clinical and DAT SPECT Imaging Features, and Hybrid Machine Learning Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to predict Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores in Parkinson's disease patients at year 4 using handcrafted radiomics (RF), deep (DF), and clinical (CF) features at year 0 (baseline) applied to hybrid machine learning systems (HMLSs). METHODS: 297 patients were selected from the Parkinson's Progressive Marker Initiative (PPMI) database. The standardized SERA radiomics software and a 3D encoder were employed to extract RFs and DFs from single-photon emission computed tomography (DAT-SPECT) images, respectively. The patients with MoCA scores over 26 were indicated as normal; otherwise, scores under 26 were indicated as abnormal. Moreover, we applied different combinations of feature sets to HMLSs, including the Analysis of Variance (ANOVA) feature selection, which was linked with eight classifiers, including Multi-Layer Perceptron (MLP), K-Neighbors Classifier (KNN), Extra Trees Classifier (ETC), and others. We employed 80% of the patients to select the best model in a 5-fold cross-validation process, and the remaining 20% were employed for hold-out testing. RESULTS: For the sole usage of RFs and DFs, ANOVA and MLP resulted in averaged accuracies of 59 ± 3% and 65 ± 4% for 5-fold cross-validation, respectively, with hold-out testing accuracies of 59 ± 1% and 56 ± 2%, respectively. For sole CFs, a higher performance of 77 ± 8% for 5-fold cross-validation and a hold-out testing performance of 82 + 2% were obtained from ANOVA and ETC. RF+DF obtained a performance of 64 ± 7%, with a hold-out testing performance of 59 ± 2% through ANOVA and XGBC. Usage of CF+RF, CF+DF, and RF+DF+CF enabled the highest averaged accuracies of 78 ± 7%, 78 ± 9%, and 76 ± 8% for 5-fold cross-validation, and hold-out testing accuracies of 81 ± 2%, 82 ± 2%, and 83 ± 4%, respectively. CONCLUSIONS: We demonstrated that CFs vitally contribute to predictive performance, and combining them with appropriate imaging features and HMLSs can result in the best prediction performance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle