在认知障碍中自动大脑细分:在东南亚BIOCIS队列中基于AI的AQUA软件的验证
Ashwati Vipin1, Rasyiqah Binte Shaik Mohamed Salim1, Regina Ey Kim2
1Dementia Research Centre (Singapore), Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technology University, Singapore.
Annals of the Academy of Medicine, Singapore
|September 10, 2025
概括
人工智能软件AQUA在脑MRI扫描上显示,与人类对白质超强度的评估有很高的一致性. 这种人工智能工具有效地区分了认知障碍患者的大脑体积,帮助诊断.
科学领域:
- 神经成像和人工智能的人工智能
- 认知神经学和诊断 认知神经学和诊断
背景情况:
- 解释脑部MRI扫描是耗时的,需要专门的专业知识.
- 人工智能 (AI) 提供了神经退行性疾病诊断中自动化分析的潜力.
- 在不同的队列中验证像AQUA这样的AI工具对于临床采用至关重要.
研究的目的:
- 为了验证基于AI的AQUA细分软件用于大脑MRI分析.
- 评估AQUA在不同认知状态 (正常认知,轻度认知障碍,痴呆症) 的东南亚队列中的表现.
- 将人工智能驱动的细分与传统的人类视觉评分和自动化管道进行比较.
主要方法:
- 来自新加坡的一项研究的90名参与者 (认知正常,MCI,痴呆症) 接受了MRI和神经心理评估.
- 基于AI的AQUA软件输出与人类视觉评级和标准的自动化MRI处理管道进行了比较.
- 默认模式网络灰色物质 (GM) 量被分析为认知群体之间的差异.
主要成果:
- 在AQUA中,白质超强度 (WMH) 与人类视觉评级有很高的相关性.
- 人工智能衍生的WMH数量与自动化管道结果有很强的相关性 (ρ=0.84,P<0.0001).
- 在认知组之间观察到AQUA衍生的默认模式网络GM体积的显著差异,痴呆症患者在关键区域如后带皮层和海马体中出现缩.
结论:
- AQUA软件与人类对WMH的评估有很高的一致性.
- 在认知状态之间,AQUA有效地在关键大脑区域区分灰色物质量.
- 自动化AQUA软件在协助临床医生进行MRI解读认知障碍方面表现有前途.
