アルツハイマー病の分類および軽度認知障害転換の予測に対するMRIおよびCSF測定の組み合わせ【JST・京大機械翻訳】

Westman Eric; Muehlboeck J-Sebastian; Simmons Andrew; Simmons Andrew; Simmons Andrew

文献

J-GLOBAL ID：202102239289808838 整理番号：21A2900212

アルツハイマー病の分類および軽度認知障害転換の予測に対するMRIおよびCSF測定の組み合わせ【JST・京大機械翻訳】

Combining MRI and CSF measures for classification of Alzheimer’s disease and prediction of mild cognitive impairment conversion

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巻： 62 号： 1 ページ： 229-238 発行年： 2012年
JST資料番号： W3139A ISSN： 1053-8119 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)

Alzheimer病(AD)の診断のためのNINCDS-ADRDA基準の示唆された改訂は,磁気共鳴イメージング(MRI),陽電子放出断層撮影(PET)および脳脊髄液(CSF)の間の少なくとも1つの異常なバイオマーカーを含む。目的:ベースラインMRIとCSFの併用が,単独使用と比較してADの分類を増強でき,複数の将来の時点で軽度認知障害(MCI)変換を予測するかどうかを検討した。Alzheimer病神経イメージングイニシアティブ(ADNI)からの369人の被験者を本研究に含めた(AD=96,MCI=162およびCTL=111)。フリーサーファーを用いて,局所皮質下容積と皮質厚さを測定した。合計60の変数を,潜在構造(OPLS)多変量分析(57のMRI測定および3つのCSF測定:Aβ_42,t-tauおよびp-tau)に対して直交部分最小二乗に対して使用した。MRIとCSFの併用は,AD対CTLを区別するための最良の結果を与えた。ベースラインでの複合モデルに対して91.8%の精度が,CSF測定に対して81.6%,MRI測定のみに対して87.0%であった。また,組合せモデルは,ベースラインでMCI対CTL(77.6%)を区別するとき,最良の精度を与えた。12および18か月の追跡調査によってADに転換したMCI被験者を,AD対CTLモデル(それぞれ82.9%および86.4%)を用いてベースラインで正確に予測し,24および36カ月の追跡(それぞれ75.4%および68.0%)によるMCI被験者に対する予測精度は低かった。変換器と非変換器の全体的予測精度は,異なる時点で58.6%から66.4%の範囲であった。ベースラインでの多変量モデルにおけるMRIとCSF測定の組み合わせは,MCIとCTLの間で,また,MCIからADへの将来の変換を予測するために,MRIまたはCSFのいずれかを別々に用いるよりも,より良い精度を与えた。Copyright 2021 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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神経系の診断

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