Identifying texture features from structural magnetic resonance imaging scans associated with Tourette’s syndrome using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Tourette syndrome (TS) is a neurodevelopmental disorder characterized by neurophysiological and neuroanatomical changes, primarily affecting individuals aged 2 to 18. Involuntary motor and vocal tics are common features of this syndrome. Currently, there is no curative therapy for TS, only psychological treatments or medications that temporarily manage the tics. The absence of a definitive diagnostic tool complicates the differentiation of TS from other neurological and psychological conditions. Approach: We aim to enhance the diagnosis of TS through the classification of structural magnetic resonance scans. Our methodology comprises four sequential steps: (1) image acquisition, data were generated for the National Taiwan University, composing images of pediatric magnetic resonance imaging (MRI); (2) pre-processing, involving anatomical structural segmentation using reesurfer software; (3) feature extraction, where texture features in volumetric images are obtained; and (4) image classification, employing support vector machine and naive Bayes classifiers to determine the presence of TS. Results: The analysis indicated significant changes in the regions of the limbic system, such as the thalamus and amygdala, and regions outside the limbic system such as medial orbitofrontal cortex and insula, which are strongly associated with TS. Conclusions: Our findings suggest that texture features derived from sMRI scans can aid in the diagnosis of TS by highlighting critical brain regions involved in the disorder. The proposed method holds promise for improving diagnostic accuracy and understanding the neuroanatomical underpinnings of TS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».