Key points are not available for this paper at this time.
الأسباب والأهداف: لبناء نموذج يستخدم ميزات الراديوميكس الخاصة بالمادة البيضاء على التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET) وطرق تعلم الآلة للتنبؤ بالتقدم من الضعف الإدراكي الخفيف (MCI) إلى مرض الزهايمر (AD). المواد والأساليب: قمنا بتحليل بيانات 341 مريضًا مصابًا بالـ MCI من مبادرة تصوير الأعصاب لمرض الزهايمر، من بينهم 102 تقدموا إلى AD خلال متابعة لمدة 8 سنوات. تم تقسيم المرضى إلى مجموعتي التدريب (238 مريضًا) والاختبار (103 مرضى). تم استخراج ميزات الراديوميكس القائم على PET من المادة البيضاء في مجموعة التدريب، وتم تقليل الأبعاد لبناء توقيع نفسي راديومي (PS)، والذي تم دمجه مع بيانات متعددة الوسائط باستخدام طرق تعلم الآلة لبناء نموذج متكامل. تم تقييم أداء النموذج باستخدام منحنيات خصائص التشغيل المستلم في مجموعة الاختبار. النتائج: تنبأت درجات تصنيف الخرف السريري (CDR) ودرجات مقياس تقييم مرض الزهايمر (ADAS) وPS بشكل مستقل بتقدم MCI إلى AD في الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات. كانت المساحات تحت المنحنى (AUCs) لـ CDR وADAS وPS في مجموعتي التدريب والاختبار 0.683 و0.755 و0.747 و0.737 و0.743 و0.719 على التوالي، وتم دمجها باستخدام آلة دعم المتجهات لبناء نموذج متكامل. كانت AUC للنموذج المتكامل في مجموعتي التدريب والاختبار 0.868 و0.865، على التوالي (الحساسية، 0.873 و0.839، على التوالي؛ الخصوصية، 0.784 و0.806، على التوالي). كانت AUCs للنموذج المتكامل تختلف بشكل كبير عن تلك الخاصة بالمتنبئين الآخرين في كلا المجموعتين (p < 0.05، اختبار ديلونغ). الاستنتاج: تنبأ توقيعنا النفسي الراديومي القائم على بيانات PET الخاصة بالمادة البيضاء بتقدم MCI إلى AD. وقد حدد النموذج المتكامل المبني باستخدام بيانات متعددة الوسائط وتعلم الآلة مرضى MCI الذين لديهم مخاطر عالية للتقدم إلى AD.
درس بنغ وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: