Development and validation of structural Magnetic Resonance Imaging (MRI)-based biomarkers for diagnosis and prognosis of prodromal Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease and the most common cause of dementia.Currently in Canada, there are about 750,000 people living with dementia with more than 60,000 new cases diagnosed each year.Considering the relative failures in recent clinical trials, combined with the promising prospect of life-style changes, early prediction of the future onset of dementia in the early stages of Alzheimer's disease continuum can be highly beneficial.Advances in better identifying future progressors may both enhance population design for clinical trials and better identify the at-risk populations for life-style interventions.This thesis focuses on enhancement of dementia onset in patients with Mild Cognitive Impairment (MCI) using structural Magnetic Resonance Images (MRI) driven markers.The volume of the hippocampus is one of the best-known MRI-based biomarkers for Alzheimer's disease.Here, it is investigated using four different automatic hippocampus segmentation methods, each enhanced with bias error correction.Results show that multi-atlasbased hippocampus segmentation methods are accurate and show high conformity with manual delineation, and they can be further enhanced using a bias correction technique.The methods compared are not significantly different in their ability to capture AD related pathology.The Cohen's d group difference in hippocampal volume between patients with Alzheimer's dementia and healthy controls is high for all the methods and is of medium size between patients with MCI who convert to dementia in the near future and to those who remain stable for all the methods.Due to the wide-spread use of hippocampal volume a recent effort has been made by researchers in the field to harmonize the hippocampus segmentation protocol.The resulting new protocol, known as the EADC-ADNI harmonized protocol or the HarP, needs more validation.I validate the protocol using a large multi-center database designed for AD biomarker research.The results
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».