Exakt förutsägelse av kliniska förändringar av patienter med lätt kognitiv nedsättning (MCI), inklusive både kvalitativ förändring (dvs. omvandling till Alzheimers sjukdom (AD)) och kvantitativ förändring (dvs. kognitiva poäng) vid framtida tidpunkter, är viktigt för tidig diagnos av AD och för övervakning av sjukdomens progression. I detta dokument föreslår vi att prediktera framtida kliniska förändringar av MCI-patienter genom att använda både baslinjedata och longitudinella multimodalitetsdata. För att göra detta, utvecklar vi först en longitudinell funktion urvalsmetod för att gemensamt välja hjärnregioner över flera tidpunkter för varje modalitet. Specifikt, för varje tidpunkt, tränar vi en gles linjär regressionsmodell genom att använda bilddata och motsvarande kliniska poäng, med en extra "gruppreglering" för att gruppera vikterna som motsvarar samma hjärnregion över flera tidspunkter tillsammans och för att möjliggöra urval av hjärnregioner baserade på styrkan av flera tidspunkter gemensamt. Sedan, för att ytterligare återspegla de longitudinella förändringarna i de utvalda hjärnregionerna, extraherar vi en uppsättning longitudinella egenskaper från de ursprungliga baslinje- och longitudinella data. Slutligen kombinerar vi alla funktioner på de utvalda hjärnregionerna, från olika modaliteter, för förutsägelse genom att använda vår tidigare föreslagna multi-kernel SVM. Vi validerar vår metod på 88 ADNI MCI-patienter, med både MRI- och FDG-PET-data och motsvarande kliniska poäng (dvs. MMSE och ADAS-Cog) vid 5 olika tidpunkter. Vi förutspår först de kliniska poängen (MMSE och ADAS-Cog) vid 24 månader genom att använda multimodalitetsdata vid tidigare tidpunkter, och sedan förutsäga omvandlingen av MCI till AD genom att använda multimodalitetsdata vid tidpunkter som är minst 6 månader före konverteringen. Resultaten från båda försöken visar att vår föreslagna metod kan ge bättre resultat när det gäller att förutsäga framtida kliniska förändringar av MCI-patienter än de konventionella metoderna.
Författarna till REF använder en gles linjär regressionsmodell på bilddata och kliniska poäng (ADAS och MMSE), med gruppreglering för longitudinell funktionsextraktion, som matas in i en SVM klassificering.
Predicting Future Clinical Changes of MCI Patients Using Longitudinal and Multimodal Biomarkers
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}