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J-GLOBAL ID：202102268642250220   整理番号：21A0719408

ロジスティック回帰アルゴリズムは,座位制御からの湾岸戦争病(GWI)機能的磁気共鳴画像(fMRI)データを識別する【JST・京大機械翻訳】

Logistic Regression Algorithm Differentiates Gulf War Illness (GWI) Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) Data from a Sedentary Control

著者 (6件)： Provenzano Destie (Georgetown University Medical Center, Washington, DC 20007, USA) ,  Provenzano Destie (Department of Biomedical Engineering, The George Washington University School of Engineering and Applied Science, Washington, DC 20052, USA) ,  Washington Stuart D. (Georgetown University Medical Center, Washington, DC 20007, USA) ,  Rao Yuan J. (Division of Radiation Oncology, The George Washington University School of Medicine and Health Sciences, Washington, DC 20052, USA) ,  Loew Murray (Department of Biomedical Engineering, The George Washington University School of Engineering and Applied Science, Washington, DC 20052, USA) ,  Baraniuk James N. (Georgetown University Medical Center, Washington, DC 20007, USA)
資料名： Brain Sciences (Web)  (Brain Sciences (Web))
巻： 10  号： 5  ページ： 319  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7150A  ISSN： 2076-3425  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 湾戦争(GWI)は,認知,疼痛,疲労,睡眠,および多様な身体症状の機能障害を特徴とする衰弱状態である。このように,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)スキャン内の活性の異なる領域のような客観的バイオマーカーを明らかにすることは,診断のための基準の妥当性を高めるために重要である。症状は軽度な活動により悪化し,労作性消耗は苦痛者間の重要な訴えである。著者らは,GWI(n=80)および座位制御(n=31)被験者によるこの労作性消耗をモデル化し,2連続日に最大運動ストレス試験を行った。運動前後の2Back作業記憶作業中に行われたfMRIスキャンを比較することにより,認知差を評価した。機械学習アルゴリズムを用いて,1日目(運動前)と2日目(運動後)の2群間の脳活性化パターンの違いを同定した。t>3.17のボクセル数(p<0.001非補正)を,自動化解剖学的標識(AAL)アトラスにより定義された脳領域に対して測定した。データは70:30を訓練と試験セットに分けた。再帰的特徴選択は,第1日と第2日のROIsの対照からGWIを有意に識別する29の関心領域(ROI)を同定した。10の領域は,右前島,眼窩前頭皮質,視床,両側側頭極,および左上矢状回および小脳Crus1を含む2日の間の両モデルに存在した。モデルは,2日目で運動後1日目と85%の精度で運動前に70%の正確性を有し,ロジスティック回帰モデルが座位対照群からGWIを有する被験者を有意に区別することを示した。運動は,運動消耗により生じる認知差を示す,これらパターンの変化を生じた。予測モデルの第2セットは,以前に同定されたGWI運動サブグループSTART,STOPP,およびPOTSを,それぞれ,67%および69%の精度で,1日および2日に分類することができた。本研究は,ロジスティック回帰推定法を用いて,GWIと3つのサブ表現型START,STOPP,およびPOTSを座位制御から区別する最初のものである。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  自動化 ,  視床 ,  小脳 ,  表現型 ,  疼痛 ,  機能障害 ,  *座位 ,  バイオマーカー ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  ボクセル ,  予測モデル
準シソーラス用語： 被験者 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI) ,  湾岸戦争病(GWI) ,  ロジスティック回帰 ,  機械学習

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  神経の基礎医学  (GN01020W) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

引用文献 (42件)：

• Steele, L. Prevalence and patterns of Gulf War illness in Kansas veterans: Association of symptoms with characteristics of person, place, and time of military service. Am. J. Epidemiol. 2000, 10, 152992-161002.
• Steele, L.; Sastre, A.; Gerkovich, M.M.; Cook, M.R. Complex factors in the etiology of gulf war illness: Wartime exposures and risk factors in veteran subgroups. Environ. Health Perspect. 2012, 120, 112-118.
• Fukuda, K.; Nisenbaum, R.; Stewart, G.; Thompson, W.W.; Robin, L.; Washko, R.M.; Noah, D.L.; Barrett, D.H.; Randall, B.; Herwaldt, B.L.; et al. Chronic multisymptom illness affecting air force veterans of the gulf war. JAMA 1998, 280, 981-988.
• Gronseth, G.S. Gulf War Syndrome: A Toxic Exposure? A Systematic Review. Neurol. Clin. 2005, 23, 523-540.
• Friston, K.J.; Holmes, A.P.; Worsley, K.J.; Poline, J.P.; Frith, C.D.; Frackowiak, R.S.J. Statistical parametric maps in functional imaging: A general linear approach. HBM 1995, 2, 189-210.

タイトルに関連する用語 (7件)： ロジスティック回帰 ,  アルゴリズム ,  座位 ,  湾岸戦争 ,  機能的磁気共鳴画像 ,  fMRI ,  識別