ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学位論文
  2. 博士論文(医学)
  3. 本文

New computer-aided diagnosis of dementia using positron emission tomography: brain regional sensitivity-mapping method

http://hdl.handle.net/10271/2903
http://hdl.handle.net/10271/2903
f568a6d2-2cbb-4bf4-a586-7cf9d16ab2df
名前 / ファイル ライセンス アクション
DT_695ronbun.pdf 論文本文 (448.3 kB)
license.icon
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2015-11-20
タイトル
タイトル New computer-aided diagnosis of dementia using positron emission tomography: brain regional sensitivity-mapping method
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
その他のタイトル
その他のタイトル ポジトロン断層撮像を用いた新しい認知症診断支援:脳領野感度分布図法
著者 Kakimoto, Akihiro

× Kakimoto, Akihiro

en Kakimoto, Akihiro

Search repository
書誌情報 en : PLoS ONE

巻 6, 号 9, p. e25033, 発行日 2011
出版者
出版者 PLOS (Public Library of Science)
言語 en
権利
言語 en
権利情報 Copyright: 2011 Kakimoto et al.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Purpose: We devised a new computer-aided diagnosis method to segregate dementia using one estimated index (Total Z score) derived from the Brodmann area (BA) sensitivity map on the stereotaxic brain atlas. The purpose of this study is to investigate its accuracy to differentiate patients with Alzheimer’s disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI) from normal adults (NL).
Methods: We studied 101 adults (NL: 40, AD: 37, MCI: 24) who underwent 18FDG positron emission tomography (PET) measurement. We divided NL and AD groups into two categories: a training group with (Category A) and a test group without (Category B) clinical information. In Category A, we estimated sensitivity by comparing the standard uptake value per BA (SUVR) between NL and AD groups. Then, we calculated a summated index (Total Z score) by utilizing the sensitivitydistribution maps and each BA z-score to segregate AD patterns. To confirm the validity of this method, we examined the accuracy in Category B. Finally, we applied this method to MCI patients.
Results: In Category A, we found that the sensitivity and specificity of differentiation between NL and AD were all 100%. In Category B, those were 100% and 95%, respectively. Furthermore, we found this method attained 88% to differentiate ADconverters from non-converters in MCI group.
Conclusions: The present automated computer-aided evaluation method based on a single estimated index provided good accuracy for differential diagnosis of AD and MCI. This good differentiation power suggests its usefulness not only for dementia diagnosis but also in a longitudinal study.
言語 en
学位名
学位名 博士(医学)
学位の区分
内容記述 doctoral
学位の分野
内容記述 医学系研究科
学位授与機関
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 13802
学位授与機関名 浜松医科大学
学位授与年月日
学位授与年月日 2015-03-16
学位授与番号
学位授与番号 甲第695号
EISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1932-6203
PubMed番号
識別子タイプ PMID
関連識別子 21966405
出版社DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025033
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2023-06-20 16:59:02.951021
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3