Preliminary validation of a structural magnetic resonance imaging metric for tracking dementia-related neurodegeneration and future decline
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease characterized by cognitive decline and atrophy in the medial temporal lobe (MTL) and subsequent brain regions. Structural magnetic resonance imaging (sMRI) has been widely used in research and clinical care for diagnosis and monitoring AD progression. However, atrophy patterns are complex and vary by patient. To address this issue, researchers have made efforts to develop more concise metrics that can summarize AD-specific atrophy. Many of these methods can be difficult to interpret clinically, hampering adoption. In this study, we introduce a novel index which we call an "AD-NeuroScore," that uses a modified Euclidean-inspired distance function to calculate differences between regional brain volumes associated with cognitive decline. The index is adjusted for intracranial volume (ICV), age, sex, and scanner model. We validated AD-NeuroScore using 929 older adults from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study, with a mean age of 72.7 years (SD = 6.3; 55.1-91.5) and cognitively normal (CN), mild cognitive impairment (MCI), or AD diagnoses. Our validation results showed that AD-NeuroScore was significantly associated with diagnosis and disease severity scores (measured by MMSE, CDR-SB, and ADAS-11) at baseline. Furthermore, baseline AD-NeuroScore was associated with both changes in diagnosis and disease severity scores at all time points with available data. The performance of AD-NeuroScore was equivalent or superior to adjusted hippocampal volume (AHV), a widely used metric in AD research. Further, AD-NeuroScore typically performed as well as or sometimes better when compared to other existing sMRI-based metrics. In conclusion, we have introduced a new metric, AD-NeuroScore, which shows promising results in detecting AD, benchmarking disease severity, and predicting disease progression. AD-NeuroScore differentiates itself from other metrics by being clinically practical and interpretable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».