Identify the Atrophy of Alzheimer’s Disease, Mild Cognitive Impairment and Normal Aging Using Morphometric MRI Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Quantitatively assessing the medial temporal lobe structures atrophy is vital for early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) and accurately tracking of the disease progression. Morphometry characteristics such as gray matter volume (GMV) and cortical thickness have been proved to be valuable measurements of brain atrophy. In this study, we proposed a morphometric MRI analysis based method to explore the cross-sectional differences and longitudinal changes of GMV and cortical thickness in patients with AD, (mild cognitive impairment) MCI and the normal elderly. High resolution 3D MRI data was obtained from ADNI database. SPM8 plus DARTEL was carried out for data preprocessing. Two kinds of z-score map were calculated to respectively reflect the GMV and cortical thickness decline compared with age-matched normal control database (NCDB). A volume of interest (VOI) covering medial temporal lobe structures was defined by group comparison. Within this VOI, GMV and cortical thickness decline indicators were respectively defined as the mean of the negative z-scores and the sum of the normalized negative z-scores of the corresponding z-score map. Kruskal–Wallis test was applied to statistically identify group wise differences of the indicators. Support vector machines (SVM) based prediction was performed with a leave-one-out cross-validation design to evaluate the predictive accuracies of the indicators. Linear least squares estimation was utilized to assess the changing rate of the indicators for the three groups. Cross-sectional comparison of the baseline decline indicators revealed that the GMV and cortical thickness decline were more serious from NC, MCI to AD, with statistic significance. Using a multi-region based SVM model with the two indicators, the discrimination accuracy between AD and NC, MCI and NC, AD and MCI was 92.7%, 91.7%, 78.4% respectively. For three-way prediction, the accuracy was 74.6%. Furthermore, the proposed two indicators could also identify the atrophy rate differences among the three groups in longitudinal analysis. The proposed method could serve as an automatic and time-sparing approach for early diagnosis and tracking the progression of AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».