Methodological evaluation of brainasymmetry based on T1w MRI with application in Parkinson's disease neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) techniques enable us to study the neurobiology of the cerebral asymmetry, which is important in functional domains, e.g., language, motor skills, etc., and may interact with endogenous structural organization.One of the main steps in MRI workflow is image registration, the process of spatially aligning the participants' MRI to a reference image.The accuracy of the registration can be impacted by the choice of registration parameters and steps with downstream impact on the accurate estimation of regional and global brain asymmetry.Currently, a systematic analysis of the methodological choices for registration protocols on reliable detection of brain asymmetry is lacking.We compared common image registration methodologies with different parametric settings to establish their sensitivity for detecting brain asymmetry and its relationship with symptoms in Parkinson's disease.We leveraged a large sample (N=438) of de novo Parkinson patients and matched controls to explore the relationship of brain asymmetry with neurodegenerative pathology at baseline and over the course of the disease progression.Parametric comparison revealed that multilevel parametric settings result in larger effect sizes in detecting asymmetry but at higher computational cost.Subject-specific registration to an unbiased template with resampling to ICBM stereotaxic space is the most sensitive to the local characteristics (i.e.asymmetry), while direct registration approaches are more sensitive to global effects of group measures (i.e., age).Demarcation of longitudinal trajectories based on the baseline asymmetry patterns found small effect size but nevertheless significant relationship between brain asymmetry at baseline (regardless of directionality or magnitude) and longitudinal symptom changes for MoCA, and its directionally for putamen.
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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 | 0,033 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».