NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığında (PD) arka planbilişsel düşüş, talamus içindeki patolojik değişikliklerle ilişkilidir. Buna rağmen, demanslı PD hastalarında talamusun spesifik altnükleisinde hacimsel değişiklikler (PD-D) yetersiz olarak karakterize olmaya devam etmektedir. Ayrıca, PD-D'nin bireysel düzeyde teşhis edilmesi ve bilişsel gerilemenin yörüngesinin tahmin edilmesinin klinik zorlukları devam etmektedir.MetodlarBu çalışma 60 sağlıklı normal kontrolden (NC), demanssız 63 PD hastadan (PD-nD) ve 57 PD-D hastadan yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRI) verileri edinmiştir. 25 talamik altnüklei hacmi FreeSurfer ve bir yeni talamik segmentasyon algoritması kullanılarak nicelleştirildi. Daha sonra, bireysel PD-D tanısı ve bilişsel bozulmanın ciddiyet tahmini destek vektör makineleri (SVMs) kullanılarak gerçekleştirildi.Sonuçlar Bulgularımız, PD-nD hastalarına göre 25 soldan yedisinde atrofi ve 25 sağ talamik subnükleiden ikisinde gösterdi. NC deneklerle karşılaştırıldığında, PD-D grubu, birkaç diğerinde genişlemenin yanı sıra iki sol ve bir sağ altnükleide hacim azaltmaları sergiledi. PD kohortu içinde, dört sol talamik subnüklei hacmi bilişsel bozukluk şiddeti ile negatif bir korelasyon gösterdi. Makine öğrenme modelleri, PD-nD'yi NC'den (%89.19), PD-D'yi NC'den (%94.29) ve PD-nD'den (%83.33) farklılaştırmada yüksek doğruluk elde etti. Dahası, Mini-Mental Devlet Muayenesi (MMSE) puanlarının tahmini, Pearson korelasyon katsayısı 0.7568.ConclusionSpecific talamic subnüklei PD-D'de atrofiye uğrar ve bu morfolojik değişiklikler bilişsel açık şiddeti ile bağlantılıdır. Bu özellikleri makine öğrenimi ile kullanmak, doğru bireysel tanı ve ciddiyet tahminini sağlar.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundCognitive decline in Parkinson's disease (PD) is associated with pathological alterations within the thalamus. Nevertheless, volumetric changes in the specific subnuclei of the thalamus in PD patients with dementia (PD-D) remain inadequately characterized. Furthermore, the clinical challenges of diagnosing PD-D at an individual level and forecasting the trajectory of cognitive decline persist.MethodsThis study acquired structural magnetic resonance imaging (MRI) data from 60 healthy normal controls (NC), 63 PD patients without dementia (PD-nD), and 57 PD-D patients. The volumes of 25 thalamic subnuclei were quantified using FreeSurfer and a novel thalamic segmentation algorithm. Subsequently, individual PD-D diagnosis and severity prediction of cognitive impairment were performed using support vector machines (SVMs).ResultsOur findings demonstrated atrophy in seven out of 25 left and two out of 25 right thalamic subnuclei in PD-D patients relative to PD-nD patients. When compared to NC subjects, the PD-D group exhibited volume reductions in two left and one right subnuclei, alongside enlargement in several others. Within the PD cohort, the volumes of four left thalamic subnuclei showed a negative correlation with cognitive impairment severity. Machine learning models achieved high accuracy in differentiating PD-nD from NC (89.19%), PD-D from NC (94.29%), and PD-D from PD-nD (83.33%). Moreover, the prediction of Mini-Mental State Examination (MMSE) scores yielded a Pearson correlation coefficient of 0.7568.ConclusionSpecific thalamic subnuclei undergo atrophy in PD-D, and these morphological changes are linked to cognitive deficit severity. Leveraging these features with machine learning enables accurate individual diagnosis and severity prediction.
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.