Dopaminerg degeneration är ett patologiskt kännetecken för Parkinsons sjukdom (PD), som kan bedömas genom dopamintransport avbildning såsom FP-CIT SPECT. Hittills har avbildning rutinmässigt tolkats av människa även om det kan visa interobservervariabilitet och resultera i inkonsekvent diagnos. I denna studie utvecklade vi ett djupinlärningsbaserat FP-CIT SPECT-tolkningssystem för att förfina bilddiagnostiken av Parkinsons sjukdom. Detta system tränas av SPECT-bilder av PD-patienter och normala kontroller visar hög klassificeringsnoggrannhet jämförbar med experternas utvärdering med avseende på kvantifieringsresultat. Dess höga noggrannhet validerades i en oberoende kohort bestående av patienter med PD- och nonparkinsontremor. Dessutom visade vi att vissa patienter som kliniskt diagnostiserats som PD och som har skannar utan tecken på dopaminerg brist (SWEDD), en atypisk subgrupp av PD, kunde omklassificeras av vårt automatiserade system. Våra resultat tydde på att den djupgående inlärningsbaserade modellen skulle kunna tolka FP-CIT SPECT på ett korrekt sätt och övervinna variabiliteten i mänsklig utvärdering. Det kan bidra till att avbilda diagnosen av patienter med osäker Parkinsons sjukdom och ge objektiv patientgruppsklassificering, särskilt för SWEDD, i ytterligare kliniska studier.
Choi m.fl. REF utvecklade ett automatiskt system för djupinlärning baserad på FP CIT SPECT (I-fluorpropylkarbometoxi iodofenyltropan single-photon emission computed tomography) tolkningssystem för diagnos av Parkinsons sjukdom genom bilder.
Refining diagnosis of Parkinson's disease with deep learning-based interpretation of dopamine transporter imaging