Added value of FDG-PET for detection of progressive supranuclear palsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: F]fluorodeoxyglucose (FDG)-positron emission tomography (PET) as supportive features. Due to limited data regarding their relative and sequential value, there is no recommendation for an algorithm to combine both modalities to increase diagnostic accuracy. This study evaluated the added value of sequential imaging using state-of-the-art methods to analyse the images regarding PSP features. METHODS: The retrospective study included 41 PSP patients, 21 with Richardson's syndrome (PSP-RS), 20 with variant PSP phenotypes (vPSP) and 46 sex- and age-matched healthy controls. A pretrained support vector machine (SVM) for the classification of atrophy profiles from automatic MRI volumetry was used to analyse T1w-MRI (output: MRI-SVM-PSP score). Covariance pattern analysis was applied to compute the expression of a predefined PSP-related pattern in FDG-PET (output: PET-PSPRP expression score). RESULTS: The area under the receiver operating characteristic curve for the detection of PSP did not differ between MRI-SVM-PSP and PET-PSPRP expression score (p≥0.63): about 0.90, 0.95 and 0.85 for detection of all PSP, PSP-RS and vPSP. The MRI-SVM-PSP score achieved about 13% higher specificity and about 15% lower sensitivity than the PET-PSPRP expression score. Decision tree models selected the MRI-SVM-PSP score for the first branching and the PET-PSPRP expression score for a second split of the subgroup with normal MRI-SVM-PSP score, both in the whole sample and when restricted to PSP-RS or vPSP. CONCLUSIONS: FDG-PET provides added value for PSP-suspected patients with normal/inconclusive T1w-MRI, regardless of PSP phenotype and the methods to analyse the images for PSP-typical features.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».