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![arXiv:2203.04725v1 [ed.IV] 3 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\916eca79043f938a96948fb6d45e517e661599ec.webp)
arXiv:2203.04725v1 [ed.IV] 3 月 8 日
摘要。阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的与年龄相关的痴呆症。轻度认知障碍 (MCI) 是 AD 之前认知衰退的早期阶段。预测 MCI 到 AD 的转变对于精准管理至关重要，但由于患者的多样性，这仍然具有挑战性。先前的证据表明，扩散 MRI 生成的大脑网络有望使用深度学习对痴呆症进行分类。然而，扩散 MRI 的有限可用性对模型训练提出了挑战。在本研究中，我们开发了一种自监督对比学习方法，在扩散 MRI 的指导下从常规解剖 MRI 生成结构性大脑网络。生成的大脑网络用于训练一个预测 MCI 到 AD 转变的学习框架。我们不是直接对 AD 大脑网络进行建模，而是训练一个图编码器和一个变分自动编码器来从健康对照的大脑网络中模拟健康的衰老轨迹。为了预测 MCI 到 AD 的转变，我们进一步设计了一种基于循环神经网络的方法来模拟患者大脑网络与健康衰老轨迹的纵向偏差。数值结果表明，所提出的方法在预测任务中的表现优于基准。我们还可视化了模型解释，以解释预测并识别白质束的异常变化。
CBPP 疫苗：估计覆盖范围和认证...
摩洛哥（MCI）– 12 坦桑尼亚（TVI）– 3 博茨瓦纳（BVI）– 2 肯尼亚（KEVEVAPI）– 1 马里（LCV）– 3 Camer。 （LANAVET）-4 埃塞俄比亚（NVI）-6 塞内加尔（ISRA）-8
解开阿尔茨海默病连续体中 tau 和脑萎缩簇的异质性
图 4 成像簇的生物标志物和临床关联。A、该图显示四个 flortaucipir 簇的早期阿尔茨海默病 31 (SPARE-AD) 识别异常空间模式的中位数和四分位距 (x 轴) 和大脑年龄差距 (y 轴)。B、tau 簇的临床进展从认知无显著 (CU) 到轻度认知障碍 (MCI)/痴呆。C、tau 簇的临床进展从 MCI 到痴呆。D、该图显示三个磁共振成像 (MRI) 簇的 SPARE-AD 的中位数和四分位距 (x 轴) 和大脑年龄差距 (y 轴)。E、萎缩簇的临床进展从 CU 到 MCI/痴呆。F、萎缩簇的临床进展从 MCI 到痴呆。G、flortaucipir 和 MRI 簇组合的患病率。 H、I、评估萎缩与 tau 簇之间关联的多项逻辑回归模型的相对风险比 (RRR)。在 (H) 中，以边缘系统为主簇为参考、白质高信号 (WMH) 体积和 tau 簇为预测因子（在 y 轴上）的多项逻辑回归模型。在 (I) 中，以 tau 簇 I 为参考、载脂蛋白 E ε 4 和 MRI 簇为预测因子（在 y 轴上）的多项逻辑回归模型。红色表示显著关联。灰色表示不显著关联。X 轴为对数刻度。J、flortaucipir 亚簇和 MRI 簇组合的患病率。HSp，海马保留；LP，边缘系统为主
小波骨骼在睡眠脑电图中作为轻度认知障碍早期诊断的生物标志物
许多神经变性疾病在早期阶段很难诊断。例如，对轻度认知障碍（MCI）的早期诊断需要各种各样的测试，以区分MCI症状和衰老的正常后果。在本文中，我们使用小波 - 骨骼方法在健康的成年患者和认知功能障碍患者的脑电图（EEG）中找到一些特征模式。我们分析了11名60至75岁年龄段的11名老年患者在自然睡眠期间记录的EEG活性，其中6例患有轻度的认知障碍，并采用基于连续小波转化骨骼的非线性分析方法。我们的研究表明，对整个睡眠状态的EEG信号进行了全面分析，使我们能够确定频带中振荡模式平均持续时间的显着降低[12; 14] Hz在有轻度认知障碍的情况下。因此，该频率范围的变化可以解释为与运动皮层的活性相关，作为制定早期客观MCI标准的候选者。
单值大脑活动得分反映了阿尔茨海默氏症连续体的严重性和风险
的单值得分反映了（淡出）与（相同分数）典型的新颖性相关性相关和与记忆相关的功能性MRI激活模式的偏差，已被提议为健康神经认知老化的成像生物标志物。在这里，我们测试了这些分数的效用，作为阿尔茨海默氏病（AD）的潜在诊断和预后标记，以及诸如轻度认知障碍（MCI）或主观认知下降（SCD）等风险状态。为此，我们分析了来自SCD，MCI和AD痴呆症患者的后续记忆功能MRI数据，以及参加多个中心delcode研究的AD痴呆症患者（AD-REL）的健康对照组和一级亲属（ad-Rel）（n = 468）。基于单个参与者的全脑功能性MRI新颖性和subse quent记忆响应，我们计算了淡出和相同的分数，并评估了他们与AD风险阶段，神经心理学测试分数，CSF淀粉样蛋白阳性和APOE基因型的关联。与健康对照组，SCD和AD-REL相比，基于记忆的淡出和相同的分数与MCI和AD痴呆群中的年轻人的参考样本相比显示出更大的偏差。此外，MCI和AD痴呆群组之间的基于新颖性的分数显着差异。在整个样本中，单值分数与神经心理测试的表现相关。基于新颖性的相同分数在SCD和AD-REL中的β-阳性和β阴性个体之间以及APOEɛ4载体和AD-REL中的非载体之间进一步差异。因此，淡出和相同的分数与AD的认知表现和个人风险因素有关。作为诊断和预后生物标志物作为诊断和预后生物标志物的潜在用途需要进一步探索，尤其是在与AD痴呆症患者的SCD和健康亲属的Indivi双重探险中。
Detectnet 神经内分泌肿瘤研究 (Cu-64 ...
Detectnet 的推荐剂量为 148 MBq (4 mCi)，其有效剂量 (辐射吸收) 为 4.7 mSv。对于剂量为 148 MBq (4 mCi) 的 Detectnet，对肝脏、肾脏/肾上腺和脾脏等重要器官的典型辐射剂量分别约为 24 mGy、21 mGy 和 17 mGy。由于脾脏是生理吸收量最高的器官之一，因此接受脾切除术的患者的其他器官或病理组织可能会吸收更多辐射剂量。如果在 PET 程序中同时进行 CT 扫描，则电离辐射暴露量将根据 CT 采集中使用的设置而增加。
使用静止状态EEG
抽象目标。这项研究旨在设计和实施第一个深度学习（DL）模型，以根据静止状态脑电图（EEG）信号对阿尔茨海默氏病（AD）的前驱状态（AD）进行分类。方法。脑电图记录了17个健康对照（HCS），56个主观认知下降（SCD）和45名轻度认知障碍（MCI）受试者的记录。预处理后，我们选择了与眼睛闭合条件相对应的部分。使用带通滤波器提取Delta，Theta，Alpha，Beta和Delta-to-Theta频段来创建五个不同的数据集。为了对SCD与MCI和HC vs SCD与MCI进行分类，我们提出了一个基于变压器体系结构的框架，该框架使用多头注意力专注于输入信号的最相关部分。我们使用了一个主题输出的交叉验证方法训练并验证了每个数据集上的模型，并将信号分为10 s时。受试者与大多数时期分配给同一类。的分类性能，并与其他DL模型进行了评估，并将其与其他DL模型进行了比较。主要结果。结果表明，DELTA数据集允许我们的模型获得SCD和MCI歧视的最佳性能，从而达到ROC曲线下的一个0.807的区域，而在Alpha和Theta上获得了Alpha和Theta的最高结果，其最高结果是在Alpha和Theta上获得的，其Micro-auc高于0.74。意义。我们证明了DL方法可以支持采用非侵入性和经济技术作为脑电图，以将处于AD风险的临床人群中的患者分层。由于注意力机制能够学习信号的时间依赖性，重点是最歧视的模式，从而实现了这一结果，从而实现了最新的结果。我们的结果与临床证据相一致，表明在考虑AD的早期阶段时，大脑活动的变化是渐进的。
功能近红外光谱（FNIRS）对神经退行性疾病的研究的贡献：叙事评论
摘要：功能性近红外光谱（FNIRS）是一种创新的神经影像学方法，比其他常用方式具有多种优势。这项叙述性综述研究了这种方法对神经退行性疾病研究的潜在贡献。涉及患有阿尔茨海默氏病（AD）的患者，轻度认知障碍（MCI），前颞痴呆症（FTD），帕金森氏病（PD）或肌营养性侧面硬化症（ALS）和健康对照组的研究。总的来说，有MCI个体的前额叶皮层可能会涉及补偿机制以支持大脑功能下降。建议向右转移，以弥补认知能力下降过程中左前额叶能力的损失。同时，一些研究报告了MCI和早期AD中补偿机制的失败。缺乏适当的血液动力学反应可能是神经刺激的早期生物标志物。一份评估FTD的文章与AD相比显示出异质的皮质激活模式，表明FNIRS可能有助于这些条件的挑战性区别。关于PD，有证据表明认知资源（尤其是执行功能）被招募以弥补运动障碍。至于ALS，即使在没有可测量的认知障碍的情况下，FNIRS数据也支持在ALS中的运动外网络的参与。