Amyloid‐Beta PET Synthesis from Structural MRI: A Potential Alternative Method for Alzheimer’s Disease Screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Amyloid‐beta and structural brain atrophy are known to be hallmarks of Alzheimer’s Disease (AD), and can be quantified with Positron Emission Tomography (PET) and structural Magnetic Resonance (MRI), respectively. PET scans use radiotracers that binds to amyloid‐beta molecules, whereas MRI measures changes in structural morphology. PET scans are difficult to perform due to cost (∼$5000/scan), invasiveness, and ionizing radiation exposure, making them inaccessible for screening early‐onset AD. Conversely, MRI is a cheaper (∼$500/scan), non‐invasive, and free from ionizing radiation technique, however, it cannot provide molecular information obtained from PET. There is a known relationship between amyloid‐beta and brain atrophy, hence, amyloid‐beta PET images might be synthesized from structural MRI using image translation, which is an advanced form of machine learning. Method An image translation algorithm was developed using the Open Access Series of Imaging Studies (OASIS‐3) dataset that provides 929 subjects with pairs of T1‐weighted MRI and amyloid‐beta PET images, where 609 are cognitively normal (CN) and 489 at different stages of cognitive decline based on Clinical Dementia Rating scores. The image translation algorithm implemented with Conditional Generative Adversarial Networks, shown in Figure 1, was trained with 550 pairs with 156 axial slices each of amyloid‐beta and MRI images. Eight models where generated with different parameters to assess their impact in the generalization quality, then compared in a sample of 334 subjects using Structural Similarity Index (SSIM) and Peak Signal‐to‐Noise Ratio (PSNR). Result Figure 2, compares the models performance based on SSIM and PSNR, where the best performing model generates synthetic PET images with a high degree of similarity with the real ones in Figure 3. Conclusion An image translation pipeline was implemented and explored by changing parameters that can affect the model performance, the developed models are robust against the different parameters that were changed and it demonstrates that amyloid‐beta PET images can be synthesized from structural MRI, reducing cost, invasiveness and increasing availability. Such a method could enable non‐invasive screening of early onset AD.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».