NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Objektif Nörogörüntülerin nörobilim ve nöroloji alanında yararlı bir yöntem olması ve protokoller ve satıcılar arasındaki uyumsuzlukların çözülmesi büyük bir sorun haline gelmiştir. Bu uyumsuzluğa "merkez etkileri" olarak değindik ve bu çalışmada, çok merkezli manyetik rezonans görüntülerinden (MRI'lar) elde edilen kortikal özelliğin merkez etkilerini düzeltmeye çalıştık. Metodlar Toplam 4,321 çok merkezli konunun MR'sı için, uyumlaştırılmış w-skoru, yaş, cinsiyet, eğitim yılları ve kafatasılararası hacim (ICV) gibi biyolojik kovaryatların sabit bir etki ve bilgi olarak düzeltilmesiyle hesaplandı. Daha sonra, ana bileşen analizi (PCA) ve doğrusal diskriminant analizi (LDA) kullanarak, merkezi etkinin uyumlaştırılmış w-score'dan başarıyla düzeltilip düzeltilmediğini kontrol etmek için sınıflandırma görevleri yaptık.Sonuçlarİlk olarak, iki farklı veri kümesinden örneklenen rastgele bir konunun veri kümesi kökenini tahmin etmek için bir deney yapıldı ve doğrusal karışık etki (LME) model tabanlı w-core'un tahmin doğruluğunun önemli ölçüde daha yakın olduğu doğrulandı. İkinci bir deney olarak, her veri kümesinin normal ve hasta gruplarının verilerini sınıflandırdık ve biyolojik özellik düzeltilmiş değerler olan LME model tabanlı w-score, ham kortikal kalınlık verilerinden daha yüksek sınıflandırma doğruluğu gösterdi. Daha sonra, LME model eğitimi için kullanılan veri kümesinin ve olmayan veri kümesinin uyumluluğunu doğrulamak için, intraobject karşılaştırması ve w-score RMSE hesaplama işlemi gerçekleştirildi.LME model tabanlı w-score ve mevcut yöntemler ve çeşitli sınıflandırma görevleri arasındaki karşılaştırmada, LME model tabanlı w-score'un, hastalık etkilerini veri kümesinden korurken merkezi etkileri yeterince düzelttiğini gösterdik. Ayrıca, korunmuş hastalık etkilerinin Alzheimer hastalığı veya Parkinson hastalığı gibi iyi bilinen hastalık atrofisi kalıpları ile eşleştiğini gösterdik. Son olarak, merkezler arasındaki farkın LME model tabanlı w-skorunda ham kortikal kalınlığa kıyasla azaldığını ve böylece modelimizin model eğitimi için kullanılmayan verileri iyi uyumlu hale getirdiğini gördük.
Özgün kaynak özetini okuyun
ObjectiveAnalyzing neuroimages being useful method in the field of neuroscience and neurology and solving the incompatibilities across protocols and vendors have become a major problem. We referred to this incompatibility as "center effects," and in this study, we attempted to correct such center effects of cortical feature obtained from multicenter magnetic resonance images (MRIs).MethodsFor MRI of a total of 4,321 multicenter subjects, the harmonized w-score was calculated by correcting biological covariates such as age, sex, years of education, and intercranial volume (ICV) as fixed effects and center information as a random effect. Afterward, we performed classification tasks using principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) to check whether the center effect was successfully corrected from the harmonized w-score.ResultsFirst, an experiment was conducted to predict the dataset origin of a random subject sampled from two different datasets, and it was confirmed that the prediction accuracy of linear mixed effect (LME) model-based w-score was significantly closer to the baseline than that of raw cortical thickness. As a second experiment, we classified the data of the normal and patient groups of each dataset, and LME model-based w-score, which is biological-feature-corrected values, showed higher classification accuracy than the raw cortical thickness data. Afterward, to verify the compatibility of the dataset used for LME model training and the dataset that is not, intraobject comparison and w-score RMSE calculation process were performed.ConclusionThrough comparison between the LME model-based w-score and existing methods and several classification tasks, we showed that the LME model-based w-score sufficiently corrects the center effects while preserving the disease effects from the dataset. We also showed that the preserved disease effects have a match with well-known disease atrophy patterns such as Alzheimer's disease or Parkinson's disease. Finally, through intrasubject comparison, we found that the difference between centers decreases in the LME model-based w-score compared with the raw cortical thickness and thus showed that our model well-harmonizes the data that are not used for the model training.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.