VentRa: distinguishing frontotemporal dementia from psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
The volume of the lateral ventricles is a reliable and sensitive indicator of brain atrophy and disease progression in behavioural variant frontotemporal dementia. In this study, we validate our previously developed automated tool using ventricular features (known as VentRa) for the classification of behavioural variant frontotemporal dementia versus a mixed cohort of neurodegenerative, vascular and psychiatric disorders from a clinically representative independent dataset. Lateral ventricles were segmented for 1110 subjects-14 behavioural variant frontotemporal dementia, 30 other frontotemporal dementia, 70 Lewy body disease, 898 Alzheimer's disease, 62 vascular brain injury and 36 primary psychiatric disorder from the publicly accessible National Alzheimer's Coordinating Center dataset to assess the performance of VentRa. Using ventricular features to discriminate behavioural variant frontotemporal dementia subjects from primary psychiatric disorders, VentRa achieved an accuracy rate of 84%, a sensitivity rate of 71% and a specificity rate of 89%. VentRa was able to identify behavioural variant frontotemporal dementia from a mixed age-matched cohort (i.e. other frontotemporal dementia, Lewy body disease, Alzheimer's disease, vascular brain injury and primary psychiatric disorders) and to correctly classify other disorders as 'not compatible with behavioral variant frontotemporal dementia' with a specificity rate of 83%. The specificity rates against each of the other individual cohorts were 80% for other frontotemporal dementia, 83% for Lewy body disease, 83% for Alzheimer's disease, 84% for vascular brain injury and 89% for primary psychiatric disorders. VentRa is a robust and generalizable tool with potential usefulness for improving the diagnostic certainty of behavioural variant frontotemporal dementia, particularly for the differential diagnosis with primary psychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».