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배경 및 목적: 대뇌 백질 신호 이상(WMSA)은 뇌 및 혈관 노화와 관련된 중요한 방사선학적 표지입니다. 그러나 그들의 병리생물학적 이질성 때문에 임상적 영향을 이해하는 데는 한계가 있습니다. 우리는 신뢰할 수 있는 자동화된 절차의 사용이 서로 다른 임상적 결과를 가진 WMSA 클래스를 구분할 수 있는지 여부를 결정했습니다. 방법: 보통 건강한 50세 이상의 참가자 중 중등도 이상의 WMSA가 있는 데이터를 인구연구 프로젝트에서 선택했습니다(n=130). WMSA는 T1 영상에서 부분화되었습니다. WMSA에서 추출된 특징에는 총 및 지역 용적, 불연속 군집의 수, 비연속 병변의 크기, 주변 정상 조직에 비해 병변 강도의 대비가 포함되었습니다. 계층적 군집 분석을 사용하여 개별 WMSA를 구별된 클래스로 분류했습니다. 개별 WMSA 클래스 간의 방사선학적 및 임상적 변동성이 평가되었습니다. 결과: 클래스 I은 주로 깊은 백질에 여러 개의 작은 저대비 병변이 특징이었고, 클래스 II는 측뇌실 주위 백질에 큰 융합 병변이 있었으며, 클래스 III는 측뇌실 부위에 국한된 고대비 병변으로 특징지어졌습니다. 클래스 II는 나머지 2 클래스에 비해 미엘린량이 낮은 것과 관련이 있었습니다. 클래스 II는 더 많은 노인에서 발생하며 고혈압 유병률이 더 높고 신체 활동 수준이 낮은 것과 관련이 있었습니다. 수면 질 저하는 클래스 I의 더 큰 위험과 관련이 있었습니다. 결론: 우리는 대뇌 백질 병변의 이질적인 하위 집합을 서로 다른 임상 위험 인자가 있는 구별된 클래스로 분류했습니다. WMSA 클래스를 식별하기 위한 이 새로운 방법은 기저의 병리생리학을 이해하고 임상 결과에 미치는 영향을 결정하는 데 중요할 것입니다.
정 외 등. (목요일,) 이 질문을 연구했습니다.
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