Hippocampal functional imaging-derived radiomics features for diagnosing cognitively impaired patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this retrospective study was to investigate whether radiomics features derived from hippocampal functional imaging can effectively differentiate cognitively impaired patients from cognitively preserved patients with Parkinson's disease (PD). METHODS: The study included a total of 89 clinically definite PD patients, comprising 55 who werecognitively impaired and 34 who were cognitively preserved. All participants underwent functional magnetic resonance imaging and clinical assessments. Preprocessed functional data were utilized to derive the amplitude of the low-frequency fluctuations (ALFF), regional homogeneity (ReHo), voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC), and degree centrality (DC). A standardized set of radiomics features was subsequently extracted from the bilateral hippocampi, resulting in a total of 819 features. Following feature selection, the radiomics score (rad-score) and logistic regression (LR) models were trained. Additionally, the Shapley additive explanations (SHAP) algorithm was employed to elucidate and interpret the predictions made by the LR models. Finally, the relationships between the radiomics features derived from hippocampal functional imaging and the scores of the clinical measures were explored to assess their clinical significance. RESULTS: The rad-score and LR algorithm models constructed using a combination of wavelet features extracted from ReHo and VMHC data exhibited superior classification efficiency. These models demonstrated exceptional accuracy, sensitivity, and specificity in distinguishing cognitively impaired PD patients (CI-PD) from cognitively preserved PD (CP-PD) patients, with values of 0.889, 0.900, and 0.882, respectively. Furthermore, SHAP values indicated that wavelet features derived from ReHo and VMHC were critical for classifying CI-PD patients. Importantly, our findings revealed significant associations between radiomics wavelet features and scores on the Hamilton Anxiety Scale, Non-Motor Symptom Scale, and Montreal Cognitive Assessment in CI-PD patients (P < 0.05, with Bonferroni correction). CONCLUSIONS: Our novel rad-score model and LR model, which utilize radiomics features derived from hippocampal functional imaging, have demonstrated their value in diagnosing CI-PDpatients. These models can enhance the accuracy and efficiency of functional MRI diagnosis, suggesting potential clinical applications. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».