The impact of FreeSurfer versions on structural neuroimaging analyses of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Image processing software impacts the quantification of brain measures, playing an important role in the search for clinical biomarkers. We investigated the impact of the variability between FreeSurfer releases on the estimation of structural brain measures in Parkinson’s disease (PD). Structural brain scans from 106 controls and 209 patients were analyzed with FreeSurfer versions 5.3, 6.0.1, and 7.3.2, including longitudinal data from 125 patients. First, we measured the differences in the estimation of volume, surface area, and cortical thickness between FreeSurfer versions. Second, we focused on the relationship between MRI-derived brain measures and group differences as well as disease severity clinical outcomes, which were evaluated both cross-sectionally and longitudinally. We found high software-induced variability in the estimation of all three structural measures, which impacted clinical outcomes. There were differences between software versions in group differences between patients and healthy controls in subcortical volume and vertex-wise cortical thickness. Software variability also impacted the estimated relationship between brain structure and disease severity in patients. Hence, software variability not only relates to the estimation of structural measures, but it also impacts clinically- relevant MRI measures. Our study provides insight into the reproducibility of structural neuroimaging studies in PD populations.
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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 | 0,017 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».