Intrastriatal analysis of FDOPA PET scans for differentiation of Parkinsonian Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Aim: L-3,4-dihydroxy-6-18F-fluorophenylalanine (FDOPA) PET allows quantification of presynaptic dopaminergic functioning in vivo. It assesses the function of nigrostriatal projection neurons, particularly dopamine release in the striatum. Previously, it was postulated that Idiopathic Parkinson’s disease (IPD) preferentially affects the posterior putamen. This study aims to investigate the potential of FDOPA PET scans to differentiate atypical parkinsonian disorders (APD), idiopathic parkinson’s disease (IPD) and healthy controls. Materials & Methods: 58 patients (28 IPD, 13 APD and 17 controls) who underwent FDOPA PET scan as part of the clinical evaluation and who were diagnosed by movement disorder specialists, were retrospectively analyzed. Average age of IPD, APD and controls was 61.0, 69.6 and 65.4 respectively. All were scanned on a Siemens HR+ camera, with injected dose of 200MBq and pretreated with carbidopa, 2.5 mg/kg orally. After spatial normalization of images in standard MNI space (Montreal Neurological Institute), predefined sets of volumes of interest (VOIs) were used to sample values from striatum and the occipital reference region. Outcome values were striatal-to-occipital ratios (SOR), intrastriatal ratios and slope of multiple in-line spherical VOIs through the striatum anterior to posterior (gradient analysis). All values were compared between groups using ANOVA test and ROC curves were calculated. Results: SOR values showed no statistically significant difference between APD and IPD patients. When analyzing intrastriatal ratios, caudate-to-putamen was found to be statistically significant when comparing APD and IPD (p<0.001; anterior putamen: 0.94±0.06 vs. 1.05±0.10; posterior putamen: 1.10±0.12 vs. 1.26±0.19, respectively). Gradient analysis also showed statistically significant differences between APD and IPD (p=0.006, 0.07±0.05 vs. 0.12±0.07). In ROC curve, separating controls from parkinsonian patients, the caudate-to-posterior putamen ratio showed the highest area under the curve (AUC=0.930), while for differentiating APD from IPD the highest AUC was the caudate-to-anterior putamen ratio (0.824). Conclusion: SOR value is currently used in clinical routine to discriminate healthy from parkinsonian patients. However, results from this study have shown that the best value for this differentiation seems to be the caudate-to-posterior putamen ratio. In addition, caudate-to-anterior putamen is capable to discriminate between atypical and idiopathic parkinsonian patients. These results are in agreement with previous publications, and support the implementation of this ratios in clinical routine. Moreover, the positive results of the gradient analysis support further exploration of this approach, and its possibilities of creating a model that combines different image measurements and/or clinical information to improve the accuracy for discriminating APD and IPD
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».