Identification of Regions of Interest in Neuroimaging Data With Irregular Boundary Based on Semiparametric Transformation Models and Interval‐Censored Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that leads to memory loss, cognitive decline, and behavioral changes, without a known cure. Neuroimages are often collected alongside the covariates at baseline to forecast the prognosis of the patients. Identifying regions of interest within the neuroimages associated with disease progression is thus of significant clinical importance. One major complication in such analysis is that the domain of the brain area in neuroimages is irregular. Another complication is that the time to AD is interval-censored, as the event can only be observed between two revisit time points. To address these complications, we propose to model the imaging predictors via bivariate splines over triangulation and incorporate the imaging predictors in a flexible class of semiparametric transformation models. The regions of interest can then be identified by maximizing a penalized likelihood. A computationally efficient expectation-maximization algorithm is devised for parameter estimation. An extensive simulation study is conducted to evaluate the finite-sample performance of the proposed method. An illustration with the AD Neuroimaging Initiative dataset is provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».