アルツハイマー病イメージングコンソーシアム

科学分野:

• 神経画像
• 医療画像解析
• 計算神経科学

背景:

• 自動顔認識の進歩により、脳MRI用のデフェーシングソフトウェアが必要になっています。現在のデフェーシングツールは、主に非ヒスパニック白人参加者を対象とした限られた民族グループで検証されています。多様な集団におけるデフェーシングソフトウェアのパフォーマンスのばらつきは、十分に研究されていません。

主な方法:

• 健康と老化の脳研究：健康格差（HABS-HD）コホートの305人の参加者から得られたT1強調MRIデータを使用しました。
• 年齢、性別、認知状態によって3つの民族グループ（非ヒスパニック白人、アフリカ系アメリカ人、メキシコ系アメリカ人）の参加者を一致させました。
• デフェーシングのためにmri_refaceソフトウェアを、脳測定のためにFreeSurferを適用し、デフェーシングされた画像と元の画像との違いをグループ間で比較しました。

結論:

• デフェーシングソフトウェアは、神経画像研究において民族間のパフォーマンスのばらつきを示します。
• 統計的に有意であっても、脳測定値の観察された違いは、現在の分析に影響を与える可能性は低いです。
• 今後の作業では、すべての集団で公平なパフォーマンスを確保するために、デフェーシングアルゴゴリズムの最適化に焦点を当てます。