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Blood Studies for Cardiovascular System I: Cardiac Biomarkers01:20

Blood Studies for Cardiovascular System I: Cardiac Biomarkers

746
Cardiac biomarkers are enzymes, proteins, and hormones released into the blood when cardiac cells are injured. They are powerful tools for triaging.
The essential diagnostic tools for detecting myocardial necrosis and monitoring individuals suspected of having acute coronary syndrome (ACS) include:
Troponins
Troponins, particularly cardiac troponins I and T, are the most precise and sensitive markers of myocardial injury. They are detectable within 4-6 hours of myocardial injury and remain...
746
Blood Studies for Cardiovascular System II: CRP, Hcy, and Cardiac Natriuretic Peptide Markers01:19

Blood Studies for Cardiovascular System II: CRP, Hcy, and Cardiac Natriuretic Peptide Markers

511
Cardiac biomarkers are critical in diagnosing, prognosing, and managing cardiovascular diseases. Routine measurement of specific biomarkers such as B-type natriuretic peptide (BNP), C-reactive protein (CRP), and homocysteine (Hcy) is common practice in clinical settings to evaluate heart function and predict cardiovascular events.
These markers indicate stress or strain on the heart muscle:
Natriuretic Peptides (BNP)
Cardiac myocytes produce these hormones in response to ventricular stretching...
511

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Wenbo Zhang1, Ming Chen1, Fuxin Zhong1

  • 1The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, Chongqing, China.

Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
|December 25, 2025
PubMed
まとめ

機能的近赤外分光法（fNIRS）と機械学習の組み合わせは、軽度認知障害（MCI）およびアルツハイマー病（AD）を正確に検出する。このアプローチは、早期診断のための認知課題中の脳活動の変化に関する洞察を提供する。

キーワード:
軽度認知障害アルツハイマー病機能的近赤外分光法機械学習脳活動早期診断

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699

科学分野:

  • 神経科学; 医用画像処理; 機械学習

背景:

  • 正常認知（NC）、軽度認知障害（MCI）、アルツハイマー病（AD）を含む認知機能低下の早期検出は、依然として課題である。; 機能的近赤外分光法（fNIRS）は、脳活動を評価するための非侵襲的な方法を提供する。

研究 の 目的:

  • クロック描画テスト（CDT）中のfNIRSを用いて、認知機能低下の段階（NC、MCI、AD）を区別すること。; fNIRSデータに基づいた認知進行予測のための機械学習モデルを開発・検証すること。

主な方法:

  • CDT中のマルチチャネルfNIRSシステムを用いて神経活動を記録した。; Oxy-Hb信号から特徴量（積分、中心値、傾斜、差、平均）を抽出し、一般化線形モデル（GLM）を用いて分析した。; 機械学習を用いた3クラス分類モデルを開発し、Shapley Additive Explanations（SHAP）を用いて特徴量の重要度を解釈した。

主要な成果:

  • NC、MCI、ADグループ間で中心値に有意差が認められた（P < 0.05）。; 平均中心値はNCからADにかけて漸進的に増加し、MCIは特定のチャネルで最小値を示した。; SMOTEとExtra Treesを組み合わせた機械学習モデルは、マクロ平均AUC 0.776を達成し、SHAPは背外側前頭前野、上側頭回、ブローカ野からの主要な特徴を特定した。

結論:

  • fNIRSと機械学習の組み合わせは、特にMCIの認知機能低下の早期検出を改善する。; 本研究は、認知機能低下に関連する神経メカニズムに関する臨床的洞察を提供する。