评估各国神经退行性疾病神经认知生物标志物的可靠性: 机器学习方法。

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摘要:

: 神经退行性疾病的准确早期诊断代表了当前临床实践的一个日益增长的挑战。令人信服的是,当前的工具可以辅之以计算决策支持方法,以客观分析多维测量并增加诊断置信度。然而,除非证明这些工具在不同国家的样本中表现一致且可重复,否则不能推荐这些工具的广泛应用。我们实施了机器学习算法来评估神经认知生物标志物 (行为和成像措施) 对两种神经退行性疾病-阿尔茨海默病 (AD) 和行为变异额颞叶痴呆 (bvFTD) 的预测能力 -跨越三个不同的国家 (> 200 名参与者)。我们使用机器学习工具整合了多模态测量,如认知评分 (执行功能和认知筛查) 和脑萎缩体积 (基于体素的 bvFTD 额-颞-岛叶区域形态测量), 和 AD 中的颞顶区),以确定预测疾病发病率的最相关特征。在 Country-1 队列中,在纳入认知筛查结果结合萎缩水平后,AD 和 bvFTD 的预测得到最大程度的改善。来自该队列的多模态训练数据允许在来自其他国家的另外两个新数据集中以较高的准确性 (> 90%) 预测 AD 和 bvFTD, 证明了该方法的稳健性以及每种条件的行为和神经标记物的差异特异性和可靠性。总之,这是第一项跨中心和国家的研究,验证认知特征结合萎缩水平对对比神经退行性疾病的预测能力, 验证用于未来可靠性和再现性评估的基准。

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NEUROIMAGE

NEUROIMAGE
最新影响因子:

6.556

期刊ISSN:

1053-8119

研究方向:

医学-核医学

CiteScore:

6.15

出版年份:

1992

出版地区:

UNITED STATES

出版周期:

Bimonthly

是否OA:

YES

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NEUROIMAGE 期刊简介

英文简介:

NeuroImage, A Journal of Brain Function, provides a vehicle for communication of the most important and best papers, using imaging and mapping strategies to study the brainís structure, function and the relationship between the two, from the whole brain to the tissue level. The journal publishes original research articles, methods papers, theory and position papers that describe the use of imaging approaches to study the brain. It also contains a rapid publications section that publishes short reports of major or significant discoveries for expedited communication.

中文简介: (来自Google、百度翻译)

《神经影像》(NeuroImage)是一本关于大脑功能的杂志,它为最重要和最好的论文提供了交流的载体,利用成像和制图策略来研究大脑的结构、功能以及两者之间的关系,从整个大脑到组织层面。该杂志发表原创研究论文、方法论文、理论和立场论文,描述了使用成像方法来研究大脑。它还包括一个快速出版物科,出版关于重大或重大发现的简短报告,以便加速通讯。

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