使用结构性MRI对阿尔茨海默病的诊断性能进行系统分析

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 老年医学 老年医学

背景情况:

• 阿尔茨海默病 (AD) 是老年人群中普遍存在的一种神经退行性疾病.
• 结构磁共振成像 (sMRI) 研究在区分AD与正常对照 (NCs) 中取得了高精度 (80-95%).
• 这些诊断模型的临床转化为AD的实用计算机辅助诊断 (CAD) 系统仍然有限.

研究的目的:

• 确定阻碍基于sMRI的阿尔茨海默病诊断模型在临床上采用的因素.
• 系统地审查和分析使用sMRI对AD现有的诊断模型.

主要方法:

• 在过去15年中发表的基于sMRI的AD诊断模型的系统文献综述.
• 包括101项基于预先定义的查标准的研究.
• 使用子组分析,元回归和统计测试 (Begg's,Egger's) 评估异质性和出版偏差.

主要成果:

• 最近发表的研究显示,使用sMRI检测AD的高诊断准确度.
• 在研究中观察到显著的异质性,归因于不同的数据集,机器学习模型 (传统与深度学习),交叉验证技术,样本大小和出版日期.
• 与独立样本验证相比,交叉验证方法,如k-fold,可能会高估准确性.

结论:

• 虽然基于sMRI的模型显示了将AD从NC分类的潜力,但存在相当大的异质性.
• 诸如各种方法和数据源等因素对开发临床适用的早期AD诊断系统构成挑战.
• 需要进一步的研究和标准化,以弥合AD诊断中的研究结果和临床实践之间的差距.