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J-GLOBAL ID：202002240473712420   整理番号：20A0595791

ADNIからの縦容積MRIデータを用いたアルツハイマー病の早期予測【JST・京大機械翻訳】

Early prediction of Alzheimer’s disease using longitudinal volumetric MRI data from ADNI

著者 (7件)： Li Yingjie (Department of Statistics and Probability, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Zhang Liangliang (Department of Biostatistics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA) ,  Bozoki Andrea (Neuroscience Program and Department of Neurology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Zhu David C. (Departments of Radiology and Psychology, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Choi Jongeun (School of Mechanical Engineering, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea) ,  Maiti Taps (Department of Statistics and Probability, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative
資料名： Health Services and Outcomes Research Methodology  (Health Services and Outcomes Research Methodology)
巻： 20  号： 1  ページ： 13-39  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4407A  ISSN： 1387-3741  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アルツハイマー病(AD)は神経変性疾患であり,認知症の最も一般的な型であり,世界中で数百万人に影響する。ADの正確な予測は,有効な介入のために重要である。初期予測を合理的に行うことができるかを同定するために,機能的データ解析に基づく縦方向データ予測フレームワークを開発した。局所脳萎縮はAD進行に関連しているので,MRIsで定量化された5つの関心領域(ROIs)の縦容積変化,海馬(H),中大脳皮質(EC),中大脳皮質(MTC),紡錘状回(FG),全脳(WB)に適合した。それぞれのROIに基づくAD予測とそれらのいくつかの組合せを評価するために,著者らは訓練と試験手順を通して曲線(AUC)の下でそれらの精度,感度,特異性および領域によって異なる選択を比較した。これらの結果は,これらのROI体積が3年前に予測力を持つことを示している。すべてのモデルの中で,全体の感度は[数式:原文を参照]の周りにあり,特異性は[数式:原文を参照]より上にあり,精度は[数式:原文を参照]より上の[数式:原文を参照]とAUCの周りにある。すべてのROIsの中で,ECは最良の予測因子(1年と2年の進行予測に対して0.83以上のAUCsを有する)であり,MTCと海馬が続いた。また,H+EC+MTCの組合せが最良の組合せであることを見出した(1年に対して0.86,2年に対して0.85,3年にわたる予測に対して0.82)。重要な発見は,1年の予測のAUCが3年の予測のそれとそれほど異なっていないということである。言い換えると,3年の高度予測を用いることができる。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  期待値 ,  海馬 ,  認知症 ,  大脳皮質 ,  データ解析 ,  *Alzheimer病
準シソーラス用語： 予測因子 ,  特異性 ,  紡錘状回 ,  関心領域 ,  大脳萎縮 ,  神経変性疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アルツハイマー病 ,  体積MRI ,  予測 ,  PACE(条件付き期待値による主成分分析) ,  ADNI

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 縦 ,  容積 ,  MRI ,  アルツハイマー ,  早期 ,  予測