Investigating Alzheimer’s Disease Progression Using a Radiomics Approach: The Hippocampal-Amygdala Border in FDG-Positron Emission Tomography Scans
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study introduces a novel and simple radiomics approach to identify highly sensitive and interpretable imaging biomarkers for tracking Alzheimer's disease (AD) progression using FDG-positron emission tomography (PET) imaging. Our unique focus is on a custom-defined hippocampal-amygdala border region. We hypothesize that this specific small, anatomically and biologically critical, yet underexplored interface region can effectively capture subtle, early stage metabolic deterioration indicative of AD progression. METHODS: We leveraged 18F-FDG-PET scans from 513 participants across the AD spectrum (control normal [CN], mild cognitive impairment [MCI], AD) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database. Building on the established involvement of the hippocampus, amygdala, and entorhinal cortex, we innovatively defined the hippocampal-amygdala connecting region using a distance transform approach to specifically capture the metabolic interplay between these vital structures. A rigorous radiomics pipeline was then applied, involving systematic evaluation of eight feature selection techniques combined with six classification models to identify the most effective predictive framework. RESULTS: Our findings demonstrate the high discriminatory power of the hippocampal-amygdala border region for AD diagnosis and monitoring of disease progression. A concise set of radiomic features derived from this single, novel region of interest (ROI) exhibited high predictive accuracy across various diagnostic distinctions: two features (specifically, shape MeshVolume Right and gldm SmallDependenceLowGrayLevelEmphasis left) distinguished AD from CN with ROC AUC = 0.914; two distinct features predicted MCI from AD with ROC AUC = 0.796; and two other features (shape LeastAxisLength left and glszm LargeAreaEmphasis left) differentiated CN from MCI with ROC AUC = 0.691. Crucially, the mean values of these identified features consistently demonstrated statistically significant incremental deterioration (p < 0.05) across consecutive AD stages (CN to MCI, MCI to AD), underscoring their sensitivity to disease progression. CONCLUSION: This study establishes the clinical potential of radiomics in providing highly sensitive and interpretable biomarkers for monitoring AD progression, specifically by targeting the novel, biologically informed hippocampal-amygdala border ROI on FDG-PET. By identifying distinct, parsimonious sets of robust radiomic features for different disease stages, our approach offers an efficient, noninvasive, and clinically translatable tool that balances diagnostic power with interpretability, paving the way for its integration into existing clinical workflows for AD. .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».