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当代阿耳茨海默病研究

Editor-in-Chief

ISSN (Print): 1567-2050
ISSN (Online): 1875-5828

Research Article

两种用于大脑轻度FDG-PET分析的统计映射工具的比较,这些工具可以预测轻度认知障碍患者的阿尔茨海默氏病转化率

卷 17, 期 13, 2020

页: [1186 - 1194] 页: 9

弟呕挨: 10.2174/1567205018666210212162443

价格: $65

摘要

目的:基于体素的自动分析方法可用于通过FDG-PET脑部扫描来检测典型的阿尔茨海默氏病(AD)的皮层低代谢。我们比较了两种经过临床验证的工具的准确性,以了解它们在随访中识别出那些进展为AD的MCI受试者的能力,以评估分析方法对FDG-PET诊断性能的影响。 方法:在EADC PET数据集中,对131个MCI和老年健康对照进行了SPMGrid和BRASS(Hermes Medical Solutions,瑞典斯德哥尔摩)的测试。通过关联由两个软件工具计算的定量参数(z值和t值),并通过测量异常区域的地形重叠(骰子得分),来测试工具之间的一致性。三个独立的专家读者根据两个地图集盲目分配了诊断。我们以转换为AD痴呆症为黄金标准。 结果:分别使用SPMGrid和BRASS计算的t映射和z映射在大多数个案(128/131)和大多数选定的感兴趣区域(ROI)中显示出良好的相关性(R> .50) )(98/116)。但是,这两种工具的低代谢模式的重叠很差(Dice得分为0.36)。诊断性能相当,BRASS显示出显着更高的灵敏度(.82对0.59),SPMGrid显示出更高的特异性(0.87对0.52)。 结论:尽管在预测MCI受试者转化为AD方面具有相似的诊断性能,但这两种工具显示出显着差异,并且工具提供的图谱显示出有限的重叠。这些结果强调了在临床实践中使用FDG-PET分析方法进行标准化的紧迫性。

关键词: FDG-PET,阿尔茨海默氏病,MCI,自动化分析,统计参数映射,低代谢模式。


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