Template-driven Dynamic Functional Network Connectivity Predicts Medication Class Response for Major Depression and Bipolar Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The process of finding reliable treatment for major depression and bipolar disorder can be arduous. The myriad behavioral symptoms presented by patients and resistance to treatment from particular medication classes complicate standard diagnostic and prescription methodologies, often requiring multiple attempted treatments during which symptoms may still be present. Physiological information such as neuroimaging scans may help to alleviate some of the uncertainty surrounding diagnosis and treatment when incorporated into a clinical setting. Changes in functional magnetic resonance imaging show particular promise, as the incorporation of dynamical information may provide insights into physiological changes prior to static, structural changes. In this work, we present a novel method for generating robust and replicable dynamic functional network connectivity (dFNC) features from neuroimaging data using a template of dynamic states derived from a large, non-affected data set. We demonstrate that this template-driven dFNC approach expands on standard dFNC approaches by allowing for the derivation of a continuous state-contribution time series. We demonstrate that the derived biomarkers can support high predictive performance for the identification of medication class while also expanding the set of biomarkers available for studying differences in mood disorder medication response.Clinical relevance-This paper introduces a novel method for deriving template-driven dynamic functional network connectivity biomarkers and demonstrates the efficacy of utilizing these biomarkers for the prediction of medication class response for major depression and bipolar disorders. The classification models and derived biomarkers utilized in this work have the potential to play the role of clinical decision support in the prescription of particular medication classes for mood disorders.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».