MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7115031176

Methodological evaluation of brainasymmetry based on T1w MRI with application in Parkinson's disease neuroimaging

2024· dissertation· en· W7115031176 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésNeuroimagingDiseaseMedical imagingMagnetic resonance imaging
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)→Même sujetNeurological disorders and treatments→Travaux en français237 207→