Discriminating between schizophrenia subtypes using clustering and supervised learning
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia is a complex neuropsychiatric disorder affecting roughly 1% of the population, making it a significant public health concern [Sawa and Snyder, 2002].Presentation of schizophrenia includes positive (hallucinations, delusions) and negative (lack of motivation, inability to feel pleasure) symptoms, in addition to cognitive impairments [Owen et al., 2016].However, both symptom burden and associated brain alterations are highly heterogeneous and intimately linked to prognosis.To characterize the clinical heterogeneities, there is a need to develop methods that can predict symptom burden at the individual level.To serve this purpose, machine learning algorithms were implemented to first derive clinical subgroups from high-dimensional interrelated clinical information, and then subject-level classification was performed based on magnetic resonance imaging (MRI) derived neuroanatomical measures.Data from the SchizConnect website (http://schizconnect.org/) was used in this analysis, consisting of 104 patients and 63 normal controls.Unsupervised hierarchical clustering was performed on the symptom severity data of the patients.The 3-cluster solutions was chosen, following a stability analysis, representing patients with (1) high loads of both negative and positive symptoms, (2) predominantly positive symptoms, or (3) mild-symptomatology as compared to the average population.Demographic variables and the average cortical thickness in 78 brain regions defined by the Automated Anatomical Labeling atlas parcellation were used as input features This thesis is organized in the following manner:Chapter gives a brief background on schizophrenia, MRI, abnormal neuroanatomy in schizophrenia, machine learning, and data-driven methods for subtyping and prediction.Chapter provides the research statement and a breakdown of specific objectives.Chapter describes the dataset, MRI pre-processing, cortical thickness estimation, data-driven subtype definition, single-subject prediction, and classifier performance evaluation.Chapter outlines the results of the clustering and machine learning.Chapter provides a discussion of the major findings, limitations, and potential future directions.Chapter provides a summary of the thesis and gives concluding statements.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».