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  3. 学術雑誌掲載論文等(神経難病研究センター MR医学研究部門)

Machine learning of brain structural biomarkers for Alzheimer's disease (AD) diagnosis, prediction of disease progression, and amyloid beta deposition in the Japanese population

http://hdl.handle.net/10422/00013376
http://hdl.handle.net/10422/00013376
2c4e9e7f-71ec-4170-9b39-384d2ffa9d53
名前 / ファイル ライセンス アクション
dad2.12246.pdf dad2.12246 (619.6 kB)
This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs License, which permits use and distribution in any medium, provided the original work is properly cited, the use is non-commercial and no modifications or adaptations aremade.
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2022-07-21
タイトル
タイトル Machine learning of brain structural biomarkers for Alzheimer's disease (AD) diagnosis, prediction of disease progression, and amyloid beta deposition in the Japanese population
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 ADNI
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Alzheimer's disease
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 artificial intelligence
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 MRI
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 SHIINO, Akihiko

× SHIINO, Akihiko

WEKO 539
e-Rad 50215935
ORCID 0000-0001-6203-9339

SHIINO, Akihiko

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SHIRAKASHI, Yoshitomo

× SHIRAKASHI, Yoshitomo

WEKO 9078

SHIRAKASHI, Yoshitomo

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ISHIDA, Manabu

× ISHIDA, Manabu

WEKO 8405

ISHIDA, Manabu

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TANIGAKI, Kenji

× TANIGAKI, Kenji

WEKO 8406
e-Rad 70362473

TANIGAKI, Kenji

Search repository
著者別名 椎野, 顯彦

× 椎野, 顯彦

WEKO 539
e-Rad 50215935
ORCID 0000-0001-6203-9339

椎野, 顯彦

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Introduction:
We developed machine learning (ML) designed to analyze structural brain magnetic resonance imaging (MRI), and trained it on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. In this study, we verified its utility in the Japanese population.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Methods:
A total of 535 participants were enrolled from the Japanese ADNI database, including 148 AD, 152 normal, and 235 mild cognitive impairment (MCI). Probability of AD was expressed as AD likelihood scores (ADLS).
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Results:
The accuracy of AD diagnosis was 88.0% to 91.2%. The accuracy of predicting the disease progression in non-dementia participants over a 3-year observation was 76.0% to 79.3%. More than 90% of the participants with low ADLS did not progress to AD within 3 years. In the amyloid positron emission tomography (PET)-positive MCI, the hazard ratio of progression was 2.39 with low ADLS, and 5.77 with high ADLS. When high ADLS was defined as N+ and Pittsburgh compound B (PiB) PET positivity was defined as A+, the time to disease progression for 50% of MCI participants was 23.7 months in A+N+, whereas it was 52.3 months in A+N-.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Conclusion:
These results support the feasibility of our ML for the diagnosis of AD and prediction of the disease progression.
書誌情報 en : Alzheimer's and Dementia: Diagnosis, Assessment and Disease Monitoring

巻 13, 号 1, 発行日 2021-10-14
出版者
出版者 John Wiley and Sons Inc
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2352-8729
PMID
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ PMID
関連識別子 34692983
PMCID
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc8515359/
関連名称 PMC8515359
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1002/dad2.12246
関連名称 10.1002/dad2.12246
権利
権利情報 © 2021 The Authors.
権利
権利情報 Alzheimer's & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring published by Wiley Periodicals, LLC on behalf of Alzheimer's Association.
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
資源タイプ
内容記述タイプ Other
内容記述 Journal Article
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Ver.1 2023-06-19 11:12:16.535809
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