Correlation Between Brain <sup>18</sup> F-AV45 and 18F-FDG PET Distribution Characteristics and Cognitive Function in Patients with Mild and Moderate Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Florbetapir (AV45) and fluorodeoxyglucose (FDG) PET imaging are valuable techniques to detect the amyloid-β (Aβ) load and brain glucose metabolism in patients with Alzheimer's disease (AD). OBJECTIVE: The purpose of this study is to access the characteristics of Aβ load and FDG metabolism in brain for further investigating their relationships with cognitive impairment in AD patients. METHODS: Twenty-seven patients with AD (average 70.6 years old, N = 13 male, N = 14 female) were enrolled in this study. These AD patients underwent the standard clinical assessment and received detailed imaging examinations of the nervous system by using Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MOCA), 18F-AV45, and 18F-FDG PET scans. RESULTS: Of 27 AD patients, 22 patients (81.5%) showed significantly increases in Aβ load and 26 patients (96.3%) had significantly reductions in FDG metabolism. The moderate AD patients had more brain areas of reduced FDG metabolism and more severe reductions in some regions compared to mild AD patients, with no differences in Aβ load observed. Moreover, the range and degree of reduced FDG metabolism in several regions were positively correlated with the total score of MMSE or MOCA, whereas the range of Aβ load did not. No correlation was found between the range of Aβ load and the range of reduced FDG metabolism in this study. CONCLUSION: The reduction in FDG metabolisms captured by 18F-FDG imaging can be used as a potential biomarker for AD diagnosis in the future. 18F-AV45 imaging did not present valuable evidence for evaluating AD patient in this study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».