Hippocampal T1WI radiomics- and clinical feature-based models for predicting early mild cognitive impairment in secondary hydrocephalus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mild cognitive impairment (MCI) represents the initial stage of dementia, and early diagnosis is crucial in clinical practice. This study aimed to investigate the predictive performance of three models based on clinical features, radiomics features of hippocampal T1-weighted imaging, and a combination of these features for identifying MCI in patients with secondary hydrocephalus. Methods: = 75). The samples were randomly stratified into a training set (34 MCI and 52 non-MCI patients) and a validation set (15 MCI and 23 non-MCI patients). Radiomic features from the bilateral hippocampi were extracted based on the region of interest, and the optimal parameters were selected through dimensionality reduction. Predictive models were constructed using clinical data, radiomic data, and a combination of both, with the radiomic score being utilized. The performance of each model was then assessed in both training and validation sets. Additionally, the diagnostic performance of the optimal model was compared with that of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Scale. Results: In the clinical model, the disease course, serum uric acid, serum cystatin C, and the lateral ventricular temporal horn ratio emerged as independent risk factors for MCI following hydrocephalus. In the radiomics model, four optimal hippocampal features were identified. The AUC values for the clinical, radiomics, and combined models in the training/validation sets were 0.827 (0.736 ~ 0.919)/0.812 (0.666 ~ 0.957), 0.864 (0.790 ~ 0.937)/0.849 (0.724 ~ 0.974), and 0.937 (0.889 ~ 0.985)/0.907 (0.804 ~ 1.000), respectively. The combined model exhibited higher AUC values than the MoCA scale in both datasets. There was a significant difference in the training set, and while the validation set showed a consistent trend, it did not achieve statistical significance. Conclusion: The combined model achieved optimal performance and demonstrated superior predictive capabilities for MCI in the patients with secondary hydrocephalus outperforming other models.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».