NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Bu çalışmanın amacı, Parkinson hastalığının (PD) farklı motor alt tiplerini, destek vektör makinesi (SVM) kullanarak arteryel spin etiketleme manyetik rezonans görüntüleme (ASL-MRI) verileri üzerinde otomatik olarak sınıflandırmaktı. Bu çalışmada 38 denek vardı: 21 PD hastası ve 17 normal kontrol (NC). Birleşik Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeği (UPDRS) alt puanlarına dayanarak, hastalar titreme baskın (TD) alt tipine ve postural istikrarsızlık yürüyüş zorluğuna (PIGD) ayrıldı. Denekler, ASL-MRI verilerinin alınması sırasında bir dinlenme durumundaydı. Otomatik anatomik atlas 3 (AAL3) şablonu, aynı boyut ve şekle sahip bir ASL görüntüsü elde etmek için kaydedildi. 170 beyin bölgesinin voksel değerlerini bu bölgelerin konum koordinatlarını dikkate alarak elde ettik ve daha sonra verileri normalleştirdik. Özellik vektörünün uzunluğu, her beyin bölgesindeki voksel değerlerinin sayısına bağlıydı. Deneklerin verilerini sınıflandırmak için üç ikili sınıflandırma modeli kullanıldı ve beyin bölgelerinde vokselleri sınıflandırmak için SVM uyguladık. Sol subgenual anterior singulat korteks (ACC_sub_L) SVM kullanan hem NC hem de PD hastalarında açıkça ayırt edildi ve tatmin edici tanı oranları elde ettik (doğruluk = %92.31, özgüllük = %96.97, duyarlılık = %84.21 ve AUCmax = 0.9585). Sağ supramarginal girus (SupraMarginal_R) için SVM, TD grubunu tatmin edici tanı oranlarıyla diğer gruplardan ayırt etti (doğruluk = %84.21, duyarlılık = %63.64, özgüllük = %92.59 ve AUCmax = 0.9192). Talamus (Thal_IL_R) sağ intralaminar için, SVM tatmin edici tanı oranları ile diğer gruplardan PIGD grubunu ayırt etti (doğruluk = 89.47%, duyarlılık =% 70.00, özgüllük =% 6.43 ve AUCmax = 0.9464). Bu sonuçlar PD alt tiplerine bağlı kan perfüzyonundaki değişikliklerle tutarlıdır. Buna ek olarak, TD grubunun ve PIGD grubunun hassas beyin bölgeleri, beyinciklerin (CTC) ve striatal talamokortikal (STC) döngülerin bulunduğu beyin bölgelerini içerir. Bu nedenle, iki döngünün kan perfüzyon kalıplarının farklı olabileceği öne sürülmektedir. Bu karakteristik beyin bölgeleri, TD'yi PIGD'den ayırt etmek için serebral kan akışının potansiyel görüntüleme belirteçleri haline gelebilir. Bu arada, bulgularımız kişiselleştirilmiş tedavi için bir görüntüleme temeli sağlar, böylece klinik tanı ve tedavi yaklaşımlarını optimize eder.
Özgün kaynak özetini okuyun
The purpose of this study was to automatically classify different motor subtypes of Parkinson's disease (PD) on arterial spin labelling magnetic resonance imaging (ASL-MRI) data using support vector machine (SVM). This study included 38 subjects: 21 PD patients and 17 normal controls (NCs). Based on the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) subscores, patients were divided into the tremor-dominant (TD) subtype and the postural instability gait difficulty (PIGD) subtype. The subjects were in a resting state during the acquisition of ASL-MRI data. The automated anatomical atlas 3 (AAL3) template was registered to obtain an ASL image of the same size and shape. We obtained the voxel values of 170 brain regions by considering the location coordinates of these regions and then normalized the data. The length of the feature vector depended on the number of voxel values in each brain region. Three binary classification models were utilized for classifying subjects' data, and we applied SVM to classify voxels in the brain regions. The left subgenual anterior cingulate cortex (ACC_sub_L) was clearly distinguished in both NCs and PD patients using SVM, and we obtained satisfactory diagnostic rates (accuracy = 92.31%, specificity = 96.97%, sensitivity = 84.21%, and AUCmax = 0.9585). For the right supramarginal gyrus (SupraMarginal_R), SVM distinguished the TD group from the other groups with satisfactory diagnostic rates (accuracy = 84.21%, sensitivity = 63.64%, specificity = 92.59%, and AUCmax = 0.9192). For the right intralaminar of thalamus (Thal_IL_R), SVM distinguished the PIGD group from the other groups with satisfactory diagnostic rates (accuracy = 89.47%, sensitivity = 70.00%, specificity = 6.43%, and AUCmax = 0.9464). These results are consistent with the changes in blood perfusion related to PD subtypes. In addition, the sensitive brain regions of the TD group and PIGD group involve the brain regions where the cerebellothalamocortical (CTC) and the striatal thalamocortical (STC) loops are located. Therefore, it is suggested that the blood perfusion patterns of the two loops may be different. These characteristic brain regions could become potential imaging markers of cerebral blood flow to distinguish TD from PIGD. Meanwhile, our findings provide an imaging basis for personalised treatment, thereby optimising clinical diagnostic and treatment approaches.
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.