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Inclusion of Neuropsychological Scores in Atrophy Models Improves Diagnostic Classification of Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive ImpairmentLa inclusión de puntuaciones neuropsicológicas en los modelos de atrofia mejora la clasificación diagnóstica de la enfermedad de Alzheimer y el deterioro cognitivo leve

Resumen

La atrofia cerebral en el deterioro cognitivo leve (DCL) y en la enfermedad de Alzheimer (EA) es difícil de delimitar para evaluar la progresión de la EA. Este estudio presenta un marco estadístico basado en los volúmenes de la resonancia magnética y las puntuaciones neuropsicológicas. Se diseña una técnica de selección de características mediante regresión lineal por pasos hacia atrás junto con un análisis discriminante lineal para clasificar a los sujetos cognitivos normales (CN), los sujetos con DCL temprano (EMCI), los sujetos con DCL tardío (LMCI) y los sujetos con EA en un proceso exhaustivo de clasificación de dos grupos. Los resultados muestran un predominio de los parámetros neuropsicológicos como el MMSE y el RAVLT. Las medidas volumétricas corticales de las regiones temporal, parietal y cingulada resultan ser factores de clasificación significativos. Además, se observa una distribución asimétrica de las medidas volumétricas entre hemisferios para CN frente a EMCI y EMCI frente a EA, mostrando la dominancia del hemisferio derecho; mientras que CN frente a LMCI y EMCI frente a LMCI muestran la dominancia del hemisferio izquierdo. Una validación cruzada de dos veces mostró una precisión media del 93,9%, 90,8% y 94,5%, para la CN frente a la EA, la CN frente a la LMCI y la EMCI frente a la EA, respectivamente. La precisión para los grupos difíciles de diferenciar, como EMCI frente a LMCI, fue del 73,6%. Con la inclusión de las puntuaciones neuropsicológicas, se obtuvo una mejora significativa (24,59%) con respecto a la utilización de las medidas de la RM por sí solas.

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Información del documento

  • Titulo:Inclusion of Neuropsychological Scores in Atrophy Models Improves Diagnostic Classification of Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment
  • Autor:Mohammed, Goryawala; Qi, Zhou; Warren, Barker; David A., Loewenstein; Ranjan, Duara; Malek, Adjouadi
  • Tipo:Artículo
  • Año:2015
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi Publishing Corporation
  • Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
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