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      新模型可有效預(yù)測(cè)SIVD患者發(fā)生認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)
      發(fā)布時(shí)間:2023-03-09 08:37:13 文章來源:科技日?qǐng)?bào)
      新模型可有效預(yù)測(cè)SIVD患者發(fā)生認(rèn)知障礙風(fēng)險(xiǎn)


      (資料圖)

      記者從首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院獲悉,該院神經(jīng)內(nèi)科唐毅教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院李春林教授團(tuán)隊(duì)近日在《Alzheimer"s & Dementia》上發(fā)表題為“Unsupervised machine learning model to predict cognitive impairment in subcortical ischemic vascular disease”的研究論文。該研究基于長(zhǎng)期、多中心隨訪的皮質(zhì)下缺血性腦小血管病隊(duì)列(SIVD),利用無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)建模,發(fā)現(xiàn)基于DTI+fMRI組合模型可以有效預(yù)測(cè)認(rèn)知障礙的發(fā)生,為腦小血管病的臨床診療提供了方便有效的工具。

      皮質(zhì)下缺血性腦小血管病是一種常見的小血管疾病,患病率隨著年齡的增長(zhǎng)而增加,其中一半的SIVD患者會(huì)出現(xiàn)認(rèn)知功能退化,最終發(fā)展為皮層下血管性認(rèn)知障礙(SVCI),另一半的SIVD患者并不發(fā)生認(rèn)知障礙。然而,哪些患者最終會(huì)發(fā)展為認(rèn)知障礙,目前仍缺乏有效的預(yù)測(cè)模型,也是亟待解決的臨床問題。

      首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院唐毅教授團(tuán)隊(duì)自2015年起開始建立SIVD及SVCI患者隊(duì)列。本研究納入83位SVCI 患者和53位SIVD患者,基于患者的臨床信息,神經(jīng)心理測(cè)評(píng)及多模態(tài)核磁影像數(shù)據(jù)建立無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型,綜合比較采用不同模型的預(yù)測(cè)表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)DTI+fMRI組合預(yù)測(cè)認(rèn)知障礙發(fā)生的準(zhǔn)確性、敏感性和特異性分別為86.03%、79.52%和96.23%,高于現(xiàn)有方法。在隨后基于外部隊(duì)列的驗(yàn)證研究顯示,該模型表現(xiàn)穩(wěn)定,準(zhǔn)確性、敏感性和特異性分別為80.52%, 71.11%, 和93.75%。

      本研究為臨床提供了一種基于常規(guī)影像學(xué)檢查的、可有效預(yù)測(cè)皮質(zhì)下腦小血管病患者發(fā)生認(rèn)知障礙的模型,同時(shí),從腦結(jié)構(gòu)和腦功能連接的角度進(jìn)一步揭示皮質(zhì)下缺血性腦小血管病的發(fā)生機(jī)制。

      據(jù)悉,該研究受國(guó)家自然科學(xué)基金和科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目支持。

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