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J-GLOBAL ID:201802249018418365   整理番号:18A1202565

容積的脳磁気共鳴イメージングは双極性障害における機能を予測する:機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Volumetric brain magnetic resonance imaging predicts functioning in bipolar disorder: A machine learning approach
著者 (25件):
資料名:
巻: 103  ページ: 237-243  発行年: 2018年 
JST資料番号: T0194A  ISSN: 0022-3956  CODEN: JPYA3E  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)
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神経画像研究は,過去数十年間に双極性疾患(BD)において着実に探求されてきた。神経解剖学的変化は反復エピソード患者でより顕著になる傾向がある。認知と記憶におけるそのような変化の役割は良く確立されているが,日常生活機能障害は提案された進行の結果の間のバルジを妨げている。本研究の目的は,機械学習アプローチを通して機能する日常生活の可能な予測因子として,BDおよび健常対照(HC)におけるMRI容積修正を分析することであった。94人の参加者(35人のDSM-IV BDI型と59人のHC)は,臨床的および機能的評価と構造的MRIを受けた。機能評価は,機能評価試験(FAST)を用いて評価した。機械学習解析を用いて,サポートベクトル回帰アルゴリズムにより,機能状態を予測できる局所脳容積の可能な候補を同定した。BDとHCの患者は年齢,教育および結婚状態において異ならなかった。性別,BMI,FASTスコア,および雇用状態において群間に有意差があった。BD患者では,観察されたFASTスコアと予測されたFASTスコアの間に有意な相関があったが,対照ではそうではなかった。モデルによると,FASTスコアを予測することができた脳構造容積は,左上前頭皮質,左ro側内側前頭皮質,右白質総容積および右側脳室容積であった。機械学習アプローチは,MRIにおける脳容積変化がBD患者におけるFASTスコアの予測因子であり,機能障害に関連した特定の脳領域を同定できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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神経系の診断  ,  神経系の疾患 

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