Uit onderzoek is gebleken dat de functionele-connectiviteitafwijkingen, aantoonbaar met FMRI-scans, mogelijk eerder zichtbaar zijn dan hersenatrofie en cognitieve achteruitgang bij mensen lijdend...Show moreUit onderzoek is gebleken dat de functionele-connectiviteitafwijkingen, aantoonbaar met FMRI-scans, mogelijk eerder zichtbaar zijn dan hersenatrofie en cognitieve achteruitgang bij mensen lijdend aan de Ziekte van Alzheimer (ZVA). FMRI-scans zouden een toevoeging kunnen zijn op het gebruik van structurele MRI-scans bij het classificeren van de ZVA, specifiek in een vroeg stadium van de ziekte. We hebben dit onderzocht door gebruik te maken van structurele en functionele MRI-scans van 77 mensen met ZVA (MMSE= 20,4 ± 4,5) en 173 cognitief normale ouderen (MMSE= 27,5 ± 1,8). De groep met de ZVA is door middel van een mediaansplit op de MMSE-score gesplitst: participanten met een MMSE-score > 21 zijn geclassificeerd als ZVA-patiënten in een vroeg stadium en participanten met een MMSE-score < 21 zijn geclassificeerd als ZVA-patiënten in een later stadium. De volgende structurele MRI-predicatoren zijn gebruikt: subcorticale volumes, corticale dikte, en grijze-stofdichtheid. De functionele MRI-predicatoren waren: functionele-connectiviteitmatrices en de dynamiek van de functionele-connectiviteitmatrices. De structurele en functionele MRI-predicatoren zijn gescheiden van elkaar en gecombineerd gebruikt in een logistische regressie met een LASSO-penalty. Uiteindelijk werden er verschillende modellen ontwikkeld: een model uitsluitend gebaseerd op structurele MRI-maten, een model gebaseerd op enkel FMRI-maten en een gecombineerd model. Deze modellen zijn vervolgens gebruikt om de waarschijnlijkheid te berekenen dat de deelnemers tot één van de volgende groepen behoorden: ZVA, ZVA in een vroeg stadium, ZVA in een laat stadium, of de controlegroep. Er zijn Receiver Operating Curve plots (ROC) gemaakt en de Area Under the Curve (AUC) zijn berekend om de classificatieprestaties van de modellen te evalueren. Uiteindelijk presteerde het model gebaseerd op structurele MRI-maten het best met een AUC variërend van 0,91 tot 0,98. Het gecombineerde model bestaande uit zowel structurele als functionele MRI-maten behaalde aanzienlijk lagere AUC-waardes variërend van 0,88 tot 0,93. De conclusie van dit onderzoek is dat het toevoegen van functionele MRI-maten aan structurele MRI-maten geen verbetering oplevert in de classificatie van de ZVA in zowel een vroeg als laat stadium van de ziekte.Show less
