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Enregistrement W4390194382 · doi:10.1002/alz.080407

Visualizing Braak stages with deformation‐based morphometry in super‐sampled MRI

2023· article· en· W4390194382 sur OpenAlexaff
Neda Shafiee, Vladimir Fonov, D. Louis Collins

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNeuroimagingEntorhinal cortexVoxelMagnetic resonance imagingNeocortexNeurodegenerationNeuroscienceNuclear medicineHippocampusMedicinePathologyPsychologyAlzheimer's diseaseRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Unlike MRI data, histological data collected post‐mortem can’t be used to study the longitudinal formation of neurofibrillary tangles (NFT) and corresponding brain changes over time for individuals. Although structural MRI offers the possibility of non‐invasive longitudinal antemortem imaging, its resolution is a limiting factor. Using image processing and super‐sampling techniques, we examined the possibility of employing structural MRI to observe the NFT footprints in the brain. Method Data included baseline MRI scans of 1473 subjects from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset including ADNI1, 2, and GO. Voxel size was super‐sampled to 0.5×0.5×0.5mm (Manjón et al. 2010) before non‐linear registration to an ADNI‐based unbiased symmetric MRI template. The resulting deformation fields were used to compute the Jacobian determinant map for each subject as a proxy for local volume. For each subject, the sex‐ and age‐corrected z‐scored Jacobian maps were then calculated and averaged for each diagnostic group: normal subjects(CN), early MCI, late MCI, and AD. The average map for CN group was subtracted from the other average maps to show the AD‐stage differences. Result The Braak tau staging pattern (Braak & Braak, 1995) is seen in average Jacobian maps as the disease progresses. Subjects in the MCI groups showed on average more pronounced neurodegeneration in the transentorhinal and entorhinal region (Braak Stages 1‐2), followed by degeneration in the hippocampus (Stages 3‐4). Later on, this neurodegeneration progresses toward the neocortex (Stages 5‐6). Figure 1 illustrates these results: A) the template, B)EMCI vs CN, C) LMCI vs EMCI, D) LMCI vs CN, E) AD vs CN. Red color shows an increase and blue indicates a decrease in local volume. Conclusion Using novel image processing techniques, we were able to verify the staging of AD‐related neurofibrillary pathology progression in MRI data. This shows that structural MRI data, although limited in resolution, can still offer in‐depth insight into the brain antemortem which will in return allow the longitudinal and possible lifespan studies with an accuracy close to histological data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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