筋萎縮性側索硬化症における仮想脳生検:in vivoでの病理学的パターンに基づく診断分類【Powered by NICT】

Bede Peter; Iyer Parameswaran M.; Finegan Eoin; Omer Taha; Hardiman Orla

文献

J-GLOBAL ID：201702218965593561 整理番号：17A1494709

筋萎縮性側索硬化症における仮想脳生検:in vivoでの病理学的パターンに基づく診断分類【Powered by NICT】

Virtual brain biopsies in amyotrophic lateral sclerosis: Diagnostic classification based on in vivo pathological patterns

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資料名：
巻： 15 ページ： 653-658 発行年： 2017年
JST資料番号： W3179A ISSN： 2213-1582 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

ALSにおける診断不確実性は重大な管理意味を持ち,臨床試験への動員を遅らせた。発症前疾病荷重の新たな証拠は,この疾患における早期のin vivo病理学的パターンの評価に基づく診断応用を開発するための理論的根拠を提供する。重要な疾患に関連した解剖学的構造における相補的画像計量のアレイに基づく診断分類手法を概説し,試験することであった。ALS患者75例と健常対照者75名からのデータは,「訓練」と「検証」コホート内に任意に配置した。空間マスクを「訓練サンプル」における患者と対照者を識別する最も解剖学的病巣のために作成した。仮想脳生検」では,データは,これらの重要な疾患関連脳領域から回収された。白質拡散率指数,灰白質T1信号強度値と基底神経節量を正準判別関数における予測変数として評価した。予測因子変数選択後,85.5%の分類特異性と89.1%の感度は,訓練試料と検証試料中の90%の特異性と90%の感度で達成された。本研究では,ダミー診断応用における疾患関連画像化法を評価した。より大きな試料を,健全な立証のために必要であろうが,本研究は,将来の臨床応用におけるマルチモーダル定量的画像化の可能性を確認した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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神経系の疾患 , 神経の基礎医学

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