学术前沿
发表者:王梦阳 人已读
鉴别多系统萎缩(MSA-P)的帕金森变异型与特发性帕金森病(IPD)具有挑战性,尤其是在早期阶段。本研究旨在研究IPD和MSA-P患者的脑功能连接的差异和相似性,并使用机器学习方法探索这些特征的诊断效用。使用3.0 T扫描仪从88例健康对照者、76例MSA-P患者和53例IPD患者中获取静息态fMRI数据。通过116个区域的Pearson相关性矩阵阈值化构建全脑功能连接体,并通过图论方法评估拓扑性质。使用连接组测量值作为机器学习模型中的特征(随机森林[RF]/逻辑回归[LR]/支持向量机),以区分IPD和MSA-P患者。关于图形指标,早期IPD和MSA-P患者共享网络拓扑特征。两个患者组均显示小脑-基底神经节-皮质网络内的功能连接破坏,但MSA-P患者的这些断开主要发生在皮质-丘脑-小脑回路,IPD患者的断开主要发生在皮质-丘脑-皮质回路。在连接体参数中,结合RF方法的t检验确定了15个特征,其中LR分类器在验证集中达到最佳诊断性能(准确度 = 92.31%,灵敏度 = 90.91%,特异性 = 93.33%,受试者工作特征曲线下面积 = 0.89)。MSA-P和IPD患者表现出类似的全脑网络拓扑改变。MSA-P主要影响小脑节点,IPD主要影响基底节节点;这两种情况均破坏了小脑-基底节-皮质网络。此外,功能连接体参数在早期MSA-P和IPD的鉴别诊断中显示出突出的价值。
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发表于:2023-02-12