МЕТОД ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ УМЕРЕННЫХ КОГНИТИВНЫХ PACCTPOЙCTB РАЗЛИЧНОГО ГЕНЕЗА: КРОСС-СЕКЦИОННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Аннотация:

ВВЕДЕНИЕ: Дифференциальная диагностика умеренных когнитивных расстройств (УКР) в связи с их высокой распространенностью в популяции и быстрым ростом заболеваемости представляет собой актуальную задачу. Наиболее распространенными причинами, приводящими к развитию когнитивных нарушений, являются болезнь Альцгеймера (БА), цереброваскулярная патология и их сочетание. БА обычно проявляется амнестическим типом умеренных когнитивных расстройств (аУКР) на додементной стадии. Подкорковые сосудистые умеренные когнитивные расстройства (псУКР) рассматриваются как продромальная стадия подкорковой сосудистой деменции. По результатам патоморфологических исследований установлено, что субполя гиппокампальной формации избирательно уязвимыдля БА, ишемии/гипоксии и старения. B настоящее время с помощью программного обеспечения FreeSerfer 6.0 появилась возможность получать количественные показатели субполей гиппокампальной формации In ?i?o. Современной тенденцией в медицине является развитие и внедрение новых диагностических решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Один из алгоритмов машинного обучения — бинарная логистическая регрессия, которую мы применили в ходе исследования для дифференциальной диагностики УКР различного генеза. ЦЕЛЬ: Разработать методдифференциальной диагностики умеренных когнитивных расстройств различного генеза. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: B исследование включены пациенты с синдромом умеренных когнитивных расстройств, проходившие обследование в отделении гериатрической психиатрии ФГБУ «НМИЦ ПН им. В. M. Бехтерева», из числа которых сформированы две группы: 1 -я группа — пациенты с аУКР, 2-я группа — пациенты с псУКР. Условно здоровые добровольцы, сопоставимые по возрасту, полу и уровню образования, составили 3-ю группу (контрольную). МР-исследование проведено на магнитно-резонансном томографе Excelart Vantage Atlas XGV (Toshiba, Япония) с напряженностью магнитного поля 1,5 T с последующим выполнением МР-морфометрии субполей гиппокампальной формации. Статистика: Статистический анализ проводился с использованием данных, которые конвертировались из базы в Microsoft Excel в статистический пакет IBM SPSS 21. Для разработки метода дифференциальной диагностики на основании полученных данных использовался метод бинарной регрессии и ROC-анализ. РЕЗУЛЬТАТЫ: Ha основании полученных данных МР-морфометрии разработан метод с использованием уравнения бинарной логистической регрессии. B качестве порога принято значение 0,5: значение p?0,5 позволяет отнести пациента к группе аУКР, а значение p<0,5 — к псУКР Чувствительность метода составляет 90%, специфичность — 80%, точность — 85%. ОБСУЖДЕНИЕ: C использованием бинарной логистической регрессии проведен отбор вариантов наборов переменных (количественных показателей), для которых построены ROC-кривые. Критерием отбора была выбрана площадь под ROC-кривой — критерий AUC (Агеа Underthe Curve). Наибольшая площадьподкривой (AUC =0,824)вдифференциальнойдиаг-ностике аУКР от псУКР определяласьдля комбинации объема левого субикулюма и толщины правой энторинальной коры. Так как пациенты в группе аУКР имели значимо меньшее количество сосудистыхочагов, чем в группе псУКР(р<0,05), на следующем этапе к выбранной комбинации двух переменных(объем левого субикулюма и толщина правой энторинальной коры) добавлена еще одна переменная — фракция объема гипоинтенсивных очагов. При проведении ROC-анализа с вариантом комбинации трех переменных отмечалось увеличение AUC до 0,892. Далее с использованием комбинации трех переменных и уравнения бинарной логистической регрессии разработан методдифференциальной диагностики аУКР и псУКР. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Методдифференциальной диагностики, основанный на бинарной логистической регрессии с использованием данных МР-морфометрии, позволяет отличать пациентов с аУКР от пациентов с псУКР с высокой чувствительностью и специфичностью. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: субполя гиппокампальной формации, субикулюм, энторинальная кора, МР-морфометрия, искусственный интеллект, машинное обучение, подкорковые сосудистые умеренные когнитивные расстройства, амнестические умеренные когнитивные расстройства

Авторы:

Издание: Лучевая диагностика и терапия
Год издания: 2023
Объем: 10с.
Дополнительная информация: 2023.-N 2.-С.64-73. Библ. 17 назв.
Просмотров: 11