健常および病理学的老化における縦方向拡散強調画像の解析:ADNI研究【Powered by NICT】

Kruggel Frithjof; Masaki Fumitaro; Solodkin Ana

文献

J-GLOBAL ID：201802278631478877 整理番号：18A0383965

健常および病理学的老化における縦方向拡散強調画像の解析:ADNI研究【Powered by NICT】

Analysis of longitudinal diffusion-weighted images in healthy and pathological aging: An ADNI study

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資料名：
巻： 278 ページ： 101-115 発行年： 2017年
JST資料番号： A1129A ISSN： 0165-0270 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)

神経画像を解析するためのボクセルベース形態計測の広く使用されているフレームワークは線形モデルを交換線形混合効果モデルによる縦方向画像データをモデル化するために拡張した。新しいアプローチは,アルツハイマー病神経画像処理イニシアティブ(ADNI)の177名の被験者で得られた756拡散強調画像の大規模縦方向試料を解析するために採用した。両手法からの試料とグループレベルの結果は等価であるが,混合効果モデルは,一人の被験者レベルでの情報を得た。興味深いことに,個体レベルでの関連パラメータの神経生物学的関連性は加齢に伴う特異的差異について述べた。さらに,提案アプローチは,アルツハイマー病患者と健常対照者を識別する0.99の予測力を確実に白色物質領域を強調し,海馬痕,海馬傍回白質,後部帯状回の白質,および視索を含んでいる。これに関連して,特に分類器は,病理学的領域に最小認知障害患者の亜集団を含んでいる。分類器は,Alzheimer病への転換のリスクを予測する入手可能なバイオマーカーのための有望な特徴を提供する。の調製で用いたデータは,アルツハイマー病神経画像処理イニシアティブ(ADNI)データベース(adni.loni.usc.edu)から得た。ADNI内研究者はADNIおよび/または提供されたデータの設計と実装に寄与したが,本報告の解析や書込みに関与しなかった。ADNI研究者の完全なリストを見出すことができる:http://adni.loni.usc.edu/wp content/uploads/how適用/ADNI確認リストした。pdf。意義記述は本研究を拡散強調イメージングにより明らかにされた脳の白質における神経変性過程を評価し,高齢者の大標本における病理学的老化から健常者を識別した。線形混合効果モデルにおける時系列検査の分析は,個々の決定因子から地域住民を対象とした加齢過程の識別を可能にした。白質画像データに基づく簡単な分類器は高い予測能を伴うアルツハイマー病への転換を予測することができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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神経系の診断 , 神経の基礎医学

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