Three-dimensional pseudocontinuous arterial spin labeling and susceptibility-weighted imaging associated with clinical progression in amnestic mild cognitive impairment and Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to evaluate the value of 3-dimensional pseudocontinuous arterial spin labeling (3D-pcASL) and susceptibility-weighted imaging (SWI) for the early disease-sensitive markers of conversion from amnestic MCI (aMCI) to Alzheimer disease (AD) in this process. METHODS: Forty patients with aMCI and AD respectively were recruited in the study, and 40 healthy subjects were taken as controls. Data were recorded using 3T MR scanner. We assessed the cerebral blood flow (CBF) in 11 different regions of interest, and counted number of microhemorrhages (MB) in 3 regions of brain lobes, bilateral basal ganglia/thalamus, and brain stem/cerebellum, and then investigated correlations between Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, CBF, and susceptibility-weighted imaging (SWI) features in these 3 groups. RESULTS: The results revealed that for AD patients, the MoCA scores and CBF values in frontal gray matter (FGM), occipital gray matter (OGM), temporal gray matter (TGM), parietal gray matter (PGM), hippocampus, anterior cingulate cortex (ACC), precuneus, posterior cingulate cortex (PCC), precuneus, basal ganglia and thalamus decreased compared with aMCI patients and control group, and significant difference was revealed among the 3 groups. While in cerebellum, statistical significance was only found between AD patients and control group. On SWI, the average numbers of hemorrhage in regions of lobes for AD patients were significantly higher than aMCI patients and control group. The same results occurred in the bilateral basal ganglia/thalamus. We further found the MoCA score was positively correlated with CBF, but negatively correlated with hypointense signal on SWI. CONCLUSION: 3D-pCASL and SWI have promising potential to be biomarkers for conversion from aMCI to AD in this process.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».