NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Progresif supranükleer palsi (PSP), çoklu sistem atrofisi (MSA) ve idiyopatik Parkinson hastalığı (IPD), moleküler patolojinin farklı kalıplarına rağmen, özellikle erken evrelerde klinik olarak ayırt edilemez olabilir. Yapısal nörogörüntüleme, bu hastalıkların tek bir konu düzeyinde ayırt edilmesi için nesnel biyobelirteçler sağlama sözü verir, ancak bugüne kadar yapılan tüm çalışmalar hastalık gruplarının eksik ayrılmasını bildirmiştir. Bu çalışmada, bu bozuklukların otomatik olarak sınıflandırılması için yaygın olarak bulunan yapısal nörogörüntüleme dizisinden elde edilen anatomik kalıpların değerini değerlendirmek için çok sınıflı desen tanımayı kullandık. Bunu başarmak için PSP'li 17, IPD'li 14 ve MSA'lı 19 hasta yapısal MRI ile birlikte 19 sağlıklı kontrol (HC) ile tarandı. Bozuklukları ayırt etmek için önceden tanımlanmış birkaç anatomik kalıbın tanı değerini değerlendirmek için gelişmiş bir olasılıksal model tanıma yaklaşımı kullanılmıştır: (i) bir subkortikal motor ağı; (ii) bileşen bölgelerinin her biri ve (iii) tüm beyin. Tüm hastalık grupları, subkortikal motor ağı kullanılarak yüksek doğrulukla aynı anda ayırt edilebilir. Genel olarak en doğru tahminleri sağlayan bölge, tüm hastalık gruplarını birbirinden ve HC'lerden ayıran orta beyin / beyin sapıydı. Subkortikal ağ ayrıca tüm beyin ve tüm kurucu bölgelerinden daha doğru tahminler üretti. PSP, orta beyin/beyin sapı, beyincik ve tüm bazal gangliyon bölmelerinden; orta beyin/beyin sapı ve beyincikten MSA ve sadece orta beyin/beyin sapından IPD'den doğru bir şekilde tahmin edildi. Bu çalışma, yapısal MRI'nın otomatik analizinin Parkinson bozukluğu olan bireysel hastalarda tanıyı doğru bir şekilde tahmin edebileceğini ve bu süreç için özellikle yararlı olan bölgesel atrofinin farklı kalıplarını tanımladığını göstermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Progressive supranuclear palsy (PSP), multiple system atrophy (MSA) and idiopathic Parkinson's disease (IPD) can be clinically indistinguishable, especially in the early stages, despite distinct patterns of molecular pathology. Structural neuroimaging holds promise for providing objective biomarkers for discriminating these diseases at the single subject level but all studies to date have reported incomplete separation of disease groups. In this study, we employed multi-class pattern recognition to assess the value of anatomical patterns derived from a widely available structural neuroimaging sequence for automated classification of these disorders. To achieve this, 17 patients with PSP, 14 with IPD and 19 with MSA were scanned using structural MRI along with 19 healthy controls (HCs). An advanced probabilistic pattern recognition approach was employed to evaluate the diagnostic value of several pre-defined anatomical patterns for discriminating the disorders, including: (i) a subcortical motor network; (ii) each of its component regions and (iii) the whole brain. All disease groups could be discriminated simultaneously with high accuracy using the subcortical motor network. The region providing the most accurate predictions overall was the midbrain/brainstem, which discriminated all disease groups from one another and from HCs. The subcortical network also produced more accurate predictions than the whole brain and all of its constituent regions. PSP was accurately predicted from the midbrain/brainstem, cerebellum and all basal ganglia compartments; MSA from the midbrain/brainstem and cerebellum and IPD from the midbrain/brainstem only. This study demonstrates that automated analysis of structural MRI can accurately predict diagnosis in individual patients with Parkinsonian disorders, and identifies distinct patterns of regional atrophy particularly useful for this process.
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.