Усъвършенстваният ЯМР помага да се предскаже спад на паметта

Ново проучване използва изкуствен интелект (AI) в комбинация с изображения на мозъка, за да определи дали хората с леко когнитивно увреждане ще продължат спирала на загуба на паметта.

„Знаем, че около половината от всички хора с ранен стадий на леко когнитивно увреждане ще прогресират до болестта на Алцхаймер“, каза водещият изследовател Свен Халер, рентгенолог в университетските болници в Женева.

"Но не знаейки кои пациенти ще продължат да намаляват, затруднява лечението на болестта на Алцхаймер в началото на болестния процес."

Haller и екип от изследователи използваха две нови техники, за да изобразят мозъка на 35 участници в контролата (средна възраст 63,7 години) и 69 пациенти с MCI (средна възраст 65 години), включително 38 жени и 31 мъже.

Пациентите бяха диагностицирани с MCI въз основа на набор от невропсихологични тестове, които бяха повторени на 67 от пациентите една година по-късно, за да се определи дали тяхното заболяване е стабилно (40 пациенти) или прогресиращо (27 пациенти).

Използвайки усъвършенствана техника, наречена MRI с претеглена чувствителност, изследователите успяха да генерират сканирания с по-голяма детайлност на много кръвоносни съдове в мозъка, включително наличието на малки течове, наречени микрокръвоизливи или микрокръвоизливи.

„Броят на церебралните микрокървения е значително по-висок при хората с леко когнитивно увреждане, отколкото тези в контролната група“, каза д-р Халер.

Ядрено-магнитен резонанс разкрива микрокръвоизливи при 33% от хората със стабилна MCI и 54% от тези с прогресивна MCI. Само 14 процента от участниците в контролата са имали микрокръвоизливи.

Претеглената възприемчивост MRI също разкрива, че в сравнение с участниците в контрола, хората с MCI са имали значително повишена концентрация на желязо в определени области дълбоко в структурата на мозъка и намалени нива на желязо в други.

„Промененото разпределение на желязото в подкорковите ядра беше друга отличителна черта между здравите контролни индивиди и пациентите с леко когнитивно увреждане“, каза д-р Халер.

Екипът на Haller анализира и MRI данните с поддържащи векторни машини (SVM), техника на изкуствен интелект, която използва алгоритми за идентифициране на модели в рамките на група и създаване на класификации.

SVM анализът на изходните MRI данни, получени при първоначалния преглед, отличава пациентите с прогресивна MCI от тези със стабилна MCI с 85% точност.

„Целта на моята работа е да идентифицирам биомаркери с леко когнитивно увреждане, които ще ни помогнат да диагностицираме отделни пациенти с риск за по-нататъшен спад“, каза д-р Халер. „Използването на SVM за анализ на железни отлагания в мозъка може да е такъв биомаркер.“

Източник: Радиологично общество на Северна Америка

!-- GDPR -->