Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:20187704 > Using the Disease S...

Using the Disease State Fingerprint Tool for Differential Diagnosis of Frontotemporal Dementia and Alzheimer's Disease [Elektronisk resurs]

Munoz-Ruiz, Miguel Angel (författare)
Hall, Anette (författare)
Mattila, Jussi (författare)
Koikkalainen, Juha (författare)
Herukka, Sanna-Kaisa (författare)
Husso, Minna (författare)
Hanninen, Tuomo (författare)
Vanninen, Ritva (författare)
Liu, Yawu (författare)
Hallikainen, Merja (författare)
Lotjonen, Jyrki (författare)
Remes, Anne M. (författare)
Alafuzoff, Irina (författare)
Soininen, Hilkka (författare)
Hartikainen, Paivi (författare)
Uppsala universitet Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet (utgivare)
2016
Engelska.
Ingår i: Dementia and geriatric cognitive disorders extra. ; 6:2, 313-329
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-artikel/E-kapitel
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • Background: Disease State Index (DSI) and its visualization, Disease State Fingerprint (DSF), form a computer-assisted clinical decision making tool that combines patient data and compares them with cases with known outcomes. Aims: To investigate the ability of the DSI to diagnose frontotemporal dementia (FTD) and Alzheimer's disease (AD). Methods: The study cohort consisted of 38 patients with FTD, 57 with AD and 22 controls. Autopsy verification of FTD with TDP-43 positive pathology was available for 14 and AD pathology for 12 cases. We utilized data from neuropsychological tests, volumetric magnetic resonance imaging, single-photon emission tomography, cerebrospinal fluid biomarkers and the APOE genotype. The DSI classification results were calculated with a combination of leave-one-out cross-validation and bootstrapping. A DSF visualization of a FTD patient is presented as an example. Results: The DSI distinguishes controls from FTD (area under the receiver-operator curve, AUC = 0.99) and AD (AUC = 1.00) very well and achieves a good differential diagnosis between AD and FTD (AUC = 0.89). In subsamples of autopsy-confirmed cases (AUC = 0.97) and clinically diagnosed cases (AUC = 0.94), differential diagnosis of AD and FTD performs very well. Conclusions: DSI is a promising computer-assisted biomarker approach for aiding in the diagnostic process of dementing diseases. Here, DSI separates controls from dementia and differentiates between AD and FTD. 

Ämnesord

Medical and Health Sciences  (hsv)
Clinical Medicine  (hsv)
Neurology  (hsv)
Medicin och hälsovetenskap  (hsv)
Klinisk medicin  (hsv)
Neurologi  (hsv)

Indexterm och SAB-rubrik

Alzheimer's disease
Frontotemporal dementia
Computer-assisted diagnosis
Magnetic resonance imaging
Neuropsychology
Single-photon emission tomography
Inställningar Hjälp

Beståndsinformation saknas

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy