P.032 Using clinical MRI scans for research purposes: a preliminary feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Background: This project aims to bridge the gap between clinical data being collected at a local hospital to be used for research. Methods: 1.5T high-resolution anatomical MRI scans were collected from ten participants who were already undergoing clinical, imaging, and neurological assessment as part of their standard-of-care. Additional statistical models were used to examine the relationship between grey matter (using voxel-based morphometry [VBM]) and scores on the Toronto Cognitive Assessment (TorCA). Results: There was a lack of consistency in MRI scanning protocols and inconsistent reporting of clinical and neuropsychological data across participants. No significant relationship was found using the p-corrected images at p < 0.05. When viewing uncorrected images at a threshold of p < 0.001, we found a significant positive correlation between TorCA scores in the areas of the bilateral superior frontal gyrus, frontal pole, brain stem, and left putamen. Conclusions: Although no significant relationship was found between VBM metrics and TorCA scores, this project represents a crucial step in connecting health research with clinical practice where neuroimaging and neuropsychological assessments are already being collected. This project also informed our research team of areas that are needing to be streamlined and operationalized in future strategies for data collection and input.
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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 | 0,105 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».