Multimodal MRI-based Stratification of Motor Phenotypes in Parkinson's Disease
Bibliographic record
Abstract
Selv om Parkinsons sykdom ble beskrevet for over 200 år siden, er dens kliniske heterogenitet fortsatt ukjent. Forskning søker nå å stratifisere sykdommen ved å identifisere pasientgrupper med ulike kliniske egenskaper. Denne oppgaven undersøker multimodal magnetresonanstomografis potensiale til å skille mellom pasienter med Parkinsons sykdom og friske kontroller, samt skille mellom pasienter med postural instabilitet og gangvansker, og tremor-dominant motorisk fenotype. 76 deltakere, inkludert 58 pasienter med Parkinsons sykdom (27 med postural instabilitet og gangvansker, og 20 tremor-dominante) og 18 friske kontroller, ble rekruttert fra Haukeland universitetssykehus. Strategically aquired gradient echo imaging genererte bilder og maps basert på to trippel-echo sekvenser med ulike flippvinkler. Fem maskinlæringsmodeller, inkludert XGBoost, ble brukt til klassifiseringen med gjennomsnittsintensiteter av substantia nigra pars compacta og locus coeruleus som features. XGBoost viste god evne til å skille mellom pasienter med Parkinsons sykdom og friske kontroller (F1 score: 0.84, precision: 0.86, recall: 0.85). Videre viste XGBoost høy diskriminerende kraft til å skille mellom pasienter med postural instabilitet og gangvansker, og tremor-dominante pasienter (F1 score: 0.69, precision: 0.71, recall: 0.70). Denne oppgaven demonstrerte at multimodal magnetisk resonanstomografi kan brukes til å skille pasienter med Parkinsons sykdom fra friske kontroller, samt skille mellom pasienter med postural instabilitet og gangvansker, og tremor-dominante pasienter. Locus coeruleus i simGRE-bildet fremtrer lovende for å skille pasienter med Parkinsons sykdom fra friske kontroller, særlig i kombinasjon med Brief Smell Identification Test score. Potensielle biomarkører for å skille postural instabilitet og gangvansker fra tremor-dominant inkluderer substantia nigra pars compacta og locus coeruleus i simDIR GM-bildet, substantia nigra pars compacta i simDIR WM-bildet og Montreal Cognitive Assessment score.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".