Nasz Radiol. 2018 Mar 29. doi: 10.1007 / s00330-018-5365-7.
Li L1,2, Fan W1,2, Li J1,2, Li Q3, Wang J4, Fan Y5, Już1,2, Guo J4, Li S4, Zhang Y4, Cheng Y4, Tang Y4, Zeng H4, Yang L6,7, Zhu Z8.
Abstrakcyjny
CELE:
Aby zbadać zmiany strukturalne mózgu związane z żylnymi zaburzeniami erekcji (VED) i związek tych zmian z objawami klinicznymi i czasem trwania zaburzenia oraz odróżnić pacjentów z VED od zdrowych osób z grupy kontrolnej, stosując klasyfikację uczenia maszynowego.
METODY:
Do badania włączono 45 pacjentów z VED i 50 zdrowych osób z grupy kontrolnej. Przeprowadzono morfometrię opartą na wokselach (VBM), statystykę przestrzenną opartą na odcinkach (TBSS) oraz analizy korelacji pacjentów z VED i zmiennymi klinicznymi. Aby potwierdzić jej skuteczność w odróżnianiu pacjentów z VED od osób zdrowych, przyjęto metodę klasyfikacji uczenia maszynowego.
WYNIKI:
W porównaniu do zdrowych osób z grupy kontrolnej, u pacjentów z VED wykazano znacząco zmniejszoną objętość kory w lewym zakręcie zacentralnym i przedśrodkowym, podczas gdy tylko prawy środkowy zakręt skroniowy wykazywał znaczny wzrost objętości korowej. W rozległych obszarach mózgu zaobserwowano zwiększone wartości dyfuzyjności osiowej (AD), dyfuzyjności promieniowej (RD) i średniej dyfuzyjności (MD). Niektóre obszary tych zmian związanych z pacjentami z VED wykazały istotne korelacje z objawami klinicznymi i czasem trwania choroby. Analizy uczenia maszynowego pozwoliły odróżnić pacjentów od grupy kontrolnej z ogólną dokładnością 96.7%, czułością 93.3% i swoistością 99.0%.
WNIOSKI:
U pacjentów z VED zaobserwowano zmiany mikrostrukturalne w objętości kory i istocie białej (WM), które wykazały istotną korelację z objawami klinicznymi i czasem trwania dysfunkcji. Różne wskaźniki pochodzące z DTI dla niektórych obszarów mózgu można uznać za wiarygodne cechy odróżniające pacjentów z VED od zdrowych osób z grupy kontrolnej, jak wykazały analizy uczenia maszynowego.
KLUCZOWE PUNKTY:
• Multimodalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego pomaga klinicystom w ocenie pacjentów z VED. • Pacjenci z VED wykazują zmiany strukturalne mózgu związane z objawami klinicznymi. • Analizy uczenia maszynowego pozwoliły na odróżnienie pacjentów z VED od grupy kontrolnej z doskonałą wydajnością. • Klasyfikacja uczenia maszynowego zapewniła wstępną demonstrację klinicznego zastosowania DTI.
SŁOWA KLUCZOWE:
Klasyfikacja uczenia maszynowego; Wielomodowy rezonans magnetyczny; TBS; VBM; Żylne zaburzenia erekcji
PMID: 29600478
DOI: 10.1007/s00330-018-5365-7
;