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Enregistrement W4402555343 · doi:10.1002/alz.14161

Morphometry of medial temporal lobe subregions using high‐resolution T2‐weighted MRI in ADNI3: Why, how, and what's next?

2024· review· en· W4402555343 sur OpenAlexfundno aff
Paul A. Yushkevich, Ranjit Ittyerah, Yue Li, Amanda E Denning, Niyousha Sadeghpour, Sydney Lim, Emily McGrew, Long Xie, Robin de Florès, Christopher Brown, Laura E.M. Wisse, David A. Wolk, Sandhitsu R. Das

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierUniversidad de Castilla-La ManchaFred A. And Barbara M. Erb Family FoundationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeGE HealthcarePfizerBiogenBioClinicaMeso Scale DiagnosticsNovartis Pharmaceuticals CorporationEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbF. Hoffmann-La RocheUniversity of PennsylvaniaMerckAlzheimer's Drug Discovery FoundationNational Institute of Neurological Disorders and StrokeTakeda Pharmaceutical CompanyAbbVieFujirebio EuropeAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésTemporal lobeLobeHigh resolutionAnatomyT2 weightedMagnetic resonance imagingCartographyPsychologyGeologyNeuroscienceMedicineGeographyRadiologyEpilepsyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper for the 20th anniversary of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) provides an overview of magnetic resonance imaging (MRI) of medial temporal lobe (MTL) subregions in ADNI using a dedicated high-resolution T2-weighted sequence. A review of the work that supported the inclusion of this imaging modality into ADNI Phase 3 is followed by a brief description of the ADNI MTL imaging and analysis protocols and a summary of studies that have used these data. This review is supplemented by a new study that uses novel surface-based tools to characterize MTL neurodegeneration across biomarker-defined AD stages. This analysis reveals a pattern of spreading cortical thinning associated with increasing levels of tau pathology in the presence of elevated amyloid beta, with apparent epicenters in the transentorhinal region and inferior hippocampal subfields. The paper concludes with an outlook for high-resolution imaging of the MTL in ADNI Phase 4. HIGHLIGHTS: As of Phase 3, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) magnetic resonance imaging (MRI) protocol includes a high-resolution T2-weighted MRI scan optimized for imaging hippocampal subfields and medial temporal lobe (MTL) subregions. These scans are processed by the ADNI core to obtain automatic segmentations of MTL subregions and to derive morphologic measurements. More detailed granular examination of MTL neurodegeneration in response to disease progression is achieved by applying surface-based modeling techniques. Surface-based analysis of gray matter loss in MTL subregions reveals increasing and spatially expanding patterns of neurodegeneration with advancing stages of Alzheimer's disease (AD), as defined based on amyloid and tau positron emission tomography biomarkers in accordance with recently proposed criteria. These patterns closely align with post mortem literature on spread of pathological tau in AD, supporting the role of tau pathology in the presence of elevated levels of amyloid beta as the driver of neurodegeneration.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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