Prodromal Diagnosis of Lewy Body Diseases Based on the Assessment of Graphomotor and Handwriting Difficulties

要約

今日まで、筆跡運動と手書き困難の定量分析に基づくレビー小体病 (LBD) の前駆診断に焦点を当てた研究は見当たらない。
この作業では、レビー小体を伴う軽度認知障害の可能性または可能性があると診断された 18 人の被験者 (MCI-LB)、パーキンソン病 (PD) を発症する確率が 50% を超える 7 人の被験者、MCI の可能性/可能性の両方を持つ 21 人の被験者を登録しました。
LB と PD の確率 > 50%、および 37 人の年齢と性別が一致した健康なコントロール (HC)。
各参加者は 3 つのタスクを実行しました: アルキメデスのらせん描画 (グラフ運動の困難を定量化するため)、文章を書くタスク (手書きの困難を定量化するため)、五角形のコピー テスト (認知機能の低下を定量化するため)。
次に、さまざまな時間的、運動学的、動的、空間的、およびタスク固有の機能によって、取得したデータをパラメーター化しました。
最後に、各タスクの分類モデルとそれらの組み合わせのモデルを個別にトレーニングして、LBD の識別のための特徴の予測力を推定しました。
このアプローチを使用して、74% の精度で前駆 LBD を特定することができ、筆記運動と手書きの難しさの評価に基づいた LBD のコンピュータ化された客観的かつ非侵襲的な診断の有望な可能性を示しました。

要約(オリジナル)

To this date, studies focusing on the prodromal diagnosis of Lewy body diseases (LBDs) based on quantitative analysis of graphomotor and handwriting difficulties are missing. In this work, we enrolled 18 subjects diagnosed with possible or probable mild cognitive impairment with Lewy bodies (MCI-LB), 7 subjects having more than 50% probability of developing Parkinson’s disease (PD), 21 subjects with both possible/probable MCI-LB and probability of PD > 50%, and 37 age- and gender-matched healthy controls (HC). Each participant performed three tasks: Archimedean spiral drawing (to quantify graphomotor difficulties), sentence writing task (to quantify handwriting difficulties), and pentagon copying test (to quantify cognitive decline). Next, we parameterized the acquired data by various temporal, kinematic, dynamic, spatial, and task-specific features. And finally, we trained classification models for each task separately as well as a model for their combination to estimate the predictive power of the features for the identification of LBDs. Using this approach we were able to identify prodromal LBDs with 74% accuracy and showed the promising potential of computerized objective and non-invasive diagnosis of LBDs based on the assessment of graphomotor and handwriting difficulties.

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