NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
ArkaplanDopamin taşıyıcısı tek foton emisyonu hesaplanmış tomografi (DAT SPECT)-spesifik bağlanma oranı (SBR), putamen-kaudate oranı (PCR)/fraktal boyut (FD) ve asimetri indeksi (AI) kullanılarak elde edilen üç tip kantitatif indeksinin makine öğrenimine dayalı kombine tanı doğruluğunu değerlendirmeye çalıştık. parkinson sendromu (PS). Ayrıca ticari olarak temin edilebilen yazılım paketlerinden DaTQUANT (Q) ve DaTView (V) 'nin tanısal doğruluk üzerindeki iki farklı ilgi hacmi (VOI) ayarının etkisini karşılaştırmayı amaçladık. PS'li MethodsSeventy-one ve PS'siz 40 (NPS) hasta kaydedildi. Bu hastalardan elde edilen SPECT görüntüleri kullanılarak, her biri iki farklı VOI ayarında üç kantitatif indeks hesaplandı. SBR-Q, PCR-Q ve AI-Q, DaTQUANT'tan VOI ayarları kullanılarak elde edilirken, SBR-V, FD-V ve AI-V, DaTView'den olanlar kullanılarak elde edildi. PS için bu altı endeksin tanı değerini karşılaştırdık. Üç endeksin (SVM-Q: SBR-Q, PCR-Q ve AI-Q kombinasyonu; SVM-V: SBR-V, FD-V ve AI-V kombinasyonu) kombine doğruluğunu değerlendirmek için bir destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı ekledik. İstatistiksel analizler için bir Mann-Whitney U testi ve alıcı-işlem özellikleri (ROC) analizi kullanılmıştır.ResultsROC analizleri, SBR-Q, PCR-Q, AI-Q, SBR-V, FD-V ve AI-V için eğrinin altındaki alanların sırasıyla 0.978, 0.837, 0.802, 0.906, 0.972 ve 0.829 olduğunu göstermiştir. VOI ayarlarının iki türü arasındaki karşılık gelen niceliksel endeksleri karşılaştırırken, SBR-Q SBR-V'den (p = 0.006) daha iyi performans gösterirken, FD-V PCR-Q'dan (p = 0.0003) daha iyi performans gösterdi. AI-Q ve AI-V arasında anlamlı bir fark gözlenmemiştir (p = 0.56). SVM-Q ve SVM-V için AUC'ler sırasıyla 0.988 ve 0.994 idi; iki farklı VOI ayarı, tanı doğruluğu açısından önemli bir fark göstermedi (p = 0.48).SVM sınıflandırıcısı kullanılarak elde edilen üç endeksin kombinasyonu PS için tanı performansını geliştirdi; Bu performans, kullanılan VOI ayarlarına ve yazılımlarına göre farklılık göstermedi.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundWe sought to assess the machine learning-based combined diagnostic accuracy of three types of quantitative indices obtained using dopamine transporter single-photon emission computed tomography (DAT SPECT)-specific binding ratio (SBR), putamen-to-caudate ratio (PCR)/fractal dimension (FD), and asymmetry index (AI)-for parkinsonian syndrome (PS). We also aimed to compare the effect of two different types of volume of interest (VOI) settings from commercially available software packages DaTQUANT (Q) and DaTView (V) on diagnostic accuracy.MethodsSeventy-one patients with PS and 40 without PS (NPS) were enrolled. Using SPECT images obtained from these patients, three quantitative indices were calculated at two different VOI settings each. SBR-Q, PCR-Q, and AI-Q were derived using the VOI settings from DaTQUANT, whereas SBR-V, FD-V, and AI-V were derived using those from DaTView. We compared the diagnostic value of these six indices for PS. We incorporated a support vector machine (SVM) classifier for assessing the combined accuracy of the three indices (SVM-Q: combination of SBR-Q, PCR-Q, and AI-Q; SVM-V: combination of SBR-V, FD-V, and AI-V). A Mann-Whitney U test and receiver-operating characteristics (ROC) analysis were used for statistical analyses.ResultsROC analyses demonstrated that the areas under the curve (AUC) for SBR-Q, PCR-Q, AI-Q, SBR-V, FD-V, and AI-V were 0.978, 0.837, 0.802, 0.906, 0.972, and 0.829, respectively. On comparing the corresponding quantitative indices between the two types of VOI settings, SBR-Q performed better than SBR-V (p = 0.006), whereas FD-V performed better than PCR-Q (p = 0.0003). No significant difference was observed between AI-Q and AI-V (p = 0.56). The AUCs for SVM-Q and SVM-V were 0.988 and 0.994, respectively; the two different VOI settings displayed no significant differences in terms of diagnostic accuracy (p = 0.48).ConclusionThe combination of the three indices obtained using the SVM classifier improved the diagnostic performance for PS; this performance did not differ based on the VOI settings and software used.
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.