A deformation-based morphometry framework for disentangling Alzheimer’s disease from normal aging using learned normal aging templates

要約

アルツハイマー病と通常の老化はどちらも脳の萎縮を特徴とします。
アルツハイマー病関連の脳萎縮が老化の加速を表すのか、それとも通常の老化とは異なる神経変性プロセスを表すのかという問題は未解決のままである。
さらに、臨床現場においてアルツハイマー病関連脳萎縮を正常な老化から正確に解きほぐすことは複雑である。
この研究では、形態学的 MRI スキャンから被験者の正常な老化と AD 特有の萎縮パターンを推定するための、変形に基づく形態計測フレームワークを提案します。
まず、深層学習ベースの手法を活用して、認知的に正常な (CN) 被験者の年齢依存テンプレートを作成します。
これらのテンプレートは、CN 集団における正常な加齢萎縮パターンをモデル化します。
次に、学習した微分同相レジストレーションを使用して、ボクセル レベルで 1 年間の通常の老化パターンを推定します。
2 番目のステップでは、テスト画像を 60 年前の CN テンプレートに登録します。
最後に、この登録と 1 年間の正常な老化パターンとの整合性を測定することによって、正常な老化と AD 固有のスコアが推定されます。
この方法論は、1,014 件の T1 強調 MRI スキャンを含む OASIS3 データセットに基づいて開発および評価されました。
これらのうち、326 件のスキャンは CN 被験者からのもので、688 件のスキャンは臨床認知症評価 (CDR) スコアによって定義される臨床重症度のさまざまな段階で臨床的に AD と診断された個人からのものでした。
この結果は、アルツハイマー病患者の心室は主に加速された正常な老化パターンに従っていることを示しています。
次に、海馬と扁桃体領域は、正常な老化因子とアルツハイマー病特有の因子の両方の影響を受けました。
興味深いことに、海馬および扁桃体の領域では、疾患の初期臨床段階で被験者の正常な老化パターンがさらに加速されたことが示されましたが、AD 固有のスコアは臨床段階の後期になるほど増加しました。
私たちのコードは https://github.com/Fjr9516/DBM_with_DL から無料で入手できます。

要約(オリジナル)

Alzheimer’s Disease and normal aging are both characterized by brain atrophy. The question of whether AD-related brain atrophy represents accelerated aging or a neurodegeneration process distinct from that in normal aging remains unresolved. Moreover, precisely disentangling AD-related brain atrophy from normal aging in a clinical context is complex. In this study, we propose a deformation-based morphometry framework to estimate normal aging and AD-specific atrophy patterns of subjects from morphological MRI scans. We first leverage deep-learning-based methods to create age-dependent templates of cognitively normal (CN) subjects. These templates model the normal aging atrophy patterns in a CN population. Then, we use the learned diffeomorphic registration to estimate the one-year normal aging pattern at the voxel level. We register the testing image to the 60-year-old CN template in the second step. Finally, normal aging and AD-specific scores are estimated by measuring the alignment of this registration with the one-year normal aging pattern. The methodology was developed and evaluated on the OASIS3 dataset with 1,014 T1-weighted MRI scans. Of these, 326 scans were from CN subjects, and 688 scans were from individuals clinically diagnosed with AD at different stages of clinical severity defined by clinical dementia rating (CDR) scores. The results show that ventricles predominantly follow an accelerated normal aging pattern in subjects with AD. In turn, hippocampi and amygdala regions were affected by both normal aging and AD-specific factors. Interestingly, hippocampi and amygdala regions showed more of an accelerated normal aging pattern for subjects during the early clinical stages of the disease, while the AD-specific score increases in later clinical stages. Our code is freely available at https://github.com/Fjr9516/DBM_with_DL.

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