用于帕金森病识别的个体化脑代谢连接组重配置模式
神经元与认知
2021-05-07 v1
摘要
背景：采用 18F-氟脱氧葡萄糖（18F-FDG）的正电子发射断层扫描（PET）可在系统水平揭示帕金森病（PD）的代谢异常。既往源于患者群体的代谢连接组研究未能识别个体神经生理学细节。我们旨在建立一种个体化代谢连接组方法，以刻画个体水平脑代谢连接组的异常连接模式与拓扑改变及其在 PD 中的诊断价值。方法：纳入 49 名 PD 患者与 49 名健康对照（HCs）的 18F-FDG PET 数据。使用所提出的 Jensen-Shannon 散度相似性估计（JSSE）方法确定每例个体的代谢脑网络。分析个体代谢脑网络及其全局与局部图度量的组间差异，以探究代谢连接组的改变。采用多核支持向量机（MK-SVM）融合连接与拓扑度量信息对 PD 与 HC 个体进行识别。使用嵌套留一交叉验证策略进行验证以确认方法性能。结果：所提出的 JSSE 代谢连接组方法显示 PD 中最受累的代谢运动网络为 PUT-PCG、THA-PCG 与 SMA 通路，这与典型群体水平方法相似，并给出了 ACG-PCL、DCG-PHG 与 ACG 通路中另一详细的个体病理连接。这些异常功能网络度量在区分 PD 与 HC 个体时表现出理想的分类性能，准确率高达 91.84%。
引用
@article{arxiv.2105.02811,
title = {The Reconfiguration Pattern of Individual Brain Metabolic Connectome for Parkinson's Disease Identification},
author = {Weikai Li and Yongxiang Tang and Zhengxia Wang and Shuo Hu and Xin Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02811},
year = {2021}
}
备注
9 figures