Predicting the occurrence of mild cognitive impairment in Parkinson’s disease using structural MRI data
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mild cognitive impairment (MCI) is a common symptom observed in individuals with Parkinson’s disease (PD) and a main risk factor for progressing to dementia. Our objective was to identify early anatomical brain changes that precede the transition from healthy cognition to MCI in PD. Methods Structural T1-weighted magnetic resonance imaging data of PD patients with healthy cognition at baseline were downloaded from the Parkinson’s Progression Markers Initiative database. Patients were divided into two groups based on the annual cognitive assessments over a 5-year time span: (i) PD patients with unstable healthy cognition who developed MCI over a 5-year follow-up (PD-UHC, n = 52), and (ii) PD patients who maintained stable healthy cognitive function over the same period (PD-SHC, n = 52). These 52 PD-SHC were selected among 192 PD-SHC patients using propensity score matching method to have similar demographic and clinical characteristics with PD-UHC at baseline. Seventy-five percent of these were used to train a support vector machine (SVM) algorithm to distinguish between the PD-UHC and PD-SHC groups, and tested on the remaining 25% of individuals. Shapley Additive Explanations (SHAP) feature analysis was utilized to identify the most informative brain regions in SVM classifier. Results The average accuracy of classifying PD-UHC vs. PD-SHC was 80.76%, with 82.05% sensitivity and 79.48% specificity using 10-fold cross-validation. The performance was similar in the hold-out test sets with all accuracy, sensitivity, and specificity at 76.92%. SHAP analysis showed that the most influential brain regions in the prediction model were located in the frontal, occipital, and cerebellar regions as well as midbrain. Discussion Our machine learning-based analysis yielded promising results in identifying PD individuals who are at risk of cognitive decline from the earliest disease stage and revealed the brain regions which may be linked to the prospective cognitive decline in PD before clinical symptoms emerge.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».