Classification and early detection of dementia and cognitive decline with magnetic resonance imaging
Bibliographic record
Abstract
Dementie is een\nverwoestende ziekte waar wereldwijd miljoenen mensen aan leiden. De meest\nvoorkomende oorzaak van dementie is de ziekte van Alzheimer. Voor het\nontwikkelen van effectieve behandelingen is het belangrijk om dementie in een\nvroeg stadium te detecteren. \nTraditioneel alzheimeronderzoek is voornamelijk gericht op groepsverschillen\ntussen patiënten en controles. Recent onderzoek is deels verschoven naar\nindividuele classificatie met machine learning. In dit proefschrift onderzoeken\nwe het gebruik van magnetic resonance imaging (MRI) voor automatische detectie\nvan de ziekte van Alzheimer, en vroege detectie van cognitieve achteruitgang. \nIn dit proefschrift laten we zien dat het combineren van MRI modaliteiten de\nclassificatie kan verbeteren. Ook laten we zien dat diffusie MRI een goede maat\nis om alzheimer te diagnosticeren.\nBij toepassing van dezelfde methoden op een groep presymptomatische gendragers\ndie amyloïdangiopathie zullen ontwikkelen vonden we geen verschillen tussen de\ngendragers en controles. Tevens waren we niet in staat om cognitieve\nachteruitgang na 4 jaar te voorspellen in een groep ouderen met verhoogd risico\nop achteruitgang.\nMet MRI kunnen betrouwbare individuele uitspraken gedaan kan worden over patiënten,\nmaar het is met de huidige methoden niet gevoelig voor vroege detectie van\ncognitieve achteruitgang.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".