Effektiv och korrekt diagnos av Alzheimers sjukdom (AD), liksom dess prodromala stadium (d.v.s. mild kognitiv försämring (MCI)), har lockat mer och mer uppmärksamhet nyligen. Hittills har flera biomarkörer visat sig känsliga för diagnosen AD och MCI, dvs. strukturell MR-tomografi (MRI) för mätning av hjärnans atrofi, funktionell avbildning (t.ex. FDG-PET) för hypometabolismkvantifiering och cerebrospinalvätska (CSF) för kvantifiering av specifika proteiner. Men de flesta befintliga forskning fokuserar på endast en enda modalitet av biomarkörer för diagnos av AD och MCI, även om nyligen genomförda studier har visat att olika biomarkörer kan ge kompletterande information för diagnos av AD och MCI. I detta dokument föreslår vi att man kombinerar tre metoder för biomarkörer, dvs. MRI, FDG-PET och CSF-biomarkörer, för att diskriminera mellan AD (eller MCI) och friska kontroller med hjälp av en kärnkombinationsmetod. Speciellt ADNI- utgångsvärdet MRT, FDG-PET och CSF-data från 51 AD-patienter, 99 MCI-patienter (inklusive 43 MCI-omvandlare som hade konverterats till AD inom 18 månader och 56 MCI-icke-konverterare som inte hade konverterats till AD inom 18 månader), och 52 friska kontroller används för utveckling och validering av vår föreslagna multimodala klassificeringsmetod. I synnerhet, för varje MR- eller FDG-PET-bild, 93 volymetriska funktioner extraheras från 93 regioner av intresse (ROI), 1 Data som används för att förbereda denna artikel erhölls från Alzheimers sjukdom Neuroimaging Initiative (ADNI) databas (www.loni.ucla.edu/ADNI). Som sådan bidrog utredarna inom ADNI till utformningen och genomförandet av ADNI och/eller lämnade uppgifter, men deltog inte i analysen eller skrivandet av denna rapport. En fullständig förteckning över ADNI-utredare finns på www.loni.ucla.edu\ADNI\Collaboration\ADNI_Författarskap _ list.pdf. 2 automatiskt märkt av en atlas warp algoritm. För CSF-biomarkörer används deras ursprungliga värden direkt som egenskaper. Därefter används en linjär vektormaskin (SVM) för att utvärdera klassificeringsnoggrannheten med hjälp av en 10-faldig korsvalidering. För att klassificera AD från sunda kontroller uppnår vi därför en klassificeringsnoggrannhet på 93,2 procent (med en känslighet på 93 procent och en specificitet på 93,3 procent) när vi kombinerar alla tre metoderna för biomarkörer, och bara 86,5 procent när vi använder även den bästa individuella modaliteten hos biomarkörer. På samma sätt, för att klassificera MCI från friska kontroller, uppnår vi en klassificering noggrannhet på 76,4 % (med en känslighet på 81,8 % och en specificitet på 66 %) för vår kombinerade metod, och endast 72 % även använda den bästa individuella modaliteten av biomarkörer. Ytterligare analys av MCI-känsligheten hos vår kombinerade metod indikerar att 91,5% av MCI-omvandlare och 73,4% av MCI-nonconverters är korrekt klassificerade. Dessutom utvärderar vi klassificeringsprestandan när vi använder en funktionsvalsmetod för att välja ut de mest diskriminerande MR- och FDG-PET-funktionerna. Återigen, vår kombinerade metod visar betydligt bättre prestanda, jämfört med fallet med att använda en individuell modalitet av biomarkörer.
I REF föreslogs en flerkärnig metod för att kombinera både strukturella och funktionella avbildningsmetoder och utvärderade deras metod för klassificering av MCI-grupp.
Multimodal classification of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
{'venue': 'Neuroimage', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}