Brain 18F-FDG PET Imaging in the Differential Diagnosis of Parkinsonism

Akdemir, Ümit Özgür; Tokçaer, Ayşe Bora; Karakuş, Aslı; Kapucu, L. Özlem

doi:10.1097/rlu.0000000000000315

Cited by 44 publications

(56 citation statements)

References 30 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bu hastalıklar için farklı metabolik anormallikler (Tablo 2, Şekil 2) tanımlanmış olup kortikal tutulum farklılıkları yanında özellikle subkortikal çekirdeklerde ve serebellumda izlenen bulgular ayırıcı tanıya katkı yapmakta, kortikal tutulum yaygınlığı ve bazal ganglia tutulumu hastalığın klinik derecesi ile ilişki göstermektedir (39). Örnek olarak; PH'de beyin FDG PET görüntülemede premotor, suplementer motor ve parietal kortikal bölgelerde metabolizma normale oranla azalmış; pallidotalamik ve pontoserebellar bölgelerde ise artmış olarak izlenir (3,19,33).…”

Section: Beyin Fluorodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisibulgularıunclassified

“…Örnek olarak; PH'de beyin FDG PET görüntülemede premotor, suplementer motor ve parietal kortikal bölgelerde metabolizma normale oranla azalmış; pallidotalamik ve pontoserebellar bölgelerde ise artmış olarak izlenir (3,19,33). Buna karşılık, MSA'da bazal gangliada ve serebellumda hipometabolizma izlenir ve bu tutulum farklılığı sayesinde MSA ile PH'nin ayırıcı tanısı yapılabilir (1,21,35,39,41). Beyin FDG PET görüntüleme bulgularına dayanan tanısal sınıflandırma kesin klinik tanı ile %90 oranında örtüşmekte ve nörodejeneratif parkinsonizm nedenleri (PH, MSA, PSP ve LCD) %90 oranında ayırt edilebilmektedir (21,22,35,40).…”

Section: Beyin Fluorodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisibulgularıunclassified

“…Beyin FDG PET görüntüleme bulgularına dayanan tanısal sınıflandırma kesin klinik tanı ile %90 oranında örtüşmekte ve nörodejeneratif parkinsonizm nedenleri (PH, MSA, PSP ve LCD) %90 oranında ayırt edilebilmektedir (21,22,35,40). Parkinsonizm sendromlarında beyin FDG PET görüntüleme saptanan anormal bulguların yaygınlığı ve derecesi klinik bulgular ile genellikle korelasyon gösterir (1,3,19,23,24,30,34,35,39,49,50,51,52). PH için klinik belirtiler ile ilişkili özgül metabolik tutulum biçimleri bulunur: Örneğin; tremor ile ilişkili serebellotalamo-kortikal yolakların etkilendiği (23,31,53); motor belirtiler ile ilişkili olarak putamen ve premotor korteksi içine alan (19,50,52,53); bilişsel bozukluklar ile ilişkili olarak da frontal ve parietal asosiyasyon alanlarında hipometabolizma ve serebellumda hipermetabolizma ile karakterize özgül metabolik ağ yapıları tanımlanmıştır (53,54).…”

Section: Beyin Fluorodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisibulgularıunclassified

See 2 more Smart Citations

Nuclear Medicine Applications in Movement Disorders

Akdemir¹,

Atay²

2017

Nts

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Öz Abstract GirişNükleer tıp görüntülemenin ilgi alanında beyindeki nörodejeneratif patolojik süreçlere bağlı olarak gelişen hipokinetik hareket bozukluğu hastalıkları yer alır. Parkinson hastalığının (PH) hipokinetik hareket bozukluğunun en sık görülen nedeni olması ve bu grupta bulunan diğer hastalıkların PH ile benzer klinik bulgular göstermesi nedeniyle bu hastalıklarda ortaya çıkan klinik tablo parkinsonizm olarak adlandırılır. Parkinsonizmde temel klinik bulgular tremor, rijidite, bradikinezi ve postürel dengesizliktir. Bu bulgular PH dışında Parkinson artı (Parkinson plus) sendromları olarak adlandırılan multi-sistem atrofi (MSA), progresif supra-nükleer palsi (PSP), kortikobazal dejenerasyon (KBD) ve Lewy-cisimcikli demansta da (LCD) görülür (1). Özellikle hastalığın erken döneminde nörodejeneratif özellikteki bu Parkinson artı sendromları klinik olarak PH ile karışabilir (2). Bunların dışında dopaminerjik nöron kaybına neden olmayan esansiyel tremor (ET) ve diğer sekonder parkinsonizm nedenlerinin (ilaç kullanımına, serebrovasküler olaya, travmaya veya enfeksiyona Ya zış maAd re si/Ad dressforCor res pon den ce

show abstract

Section: Beyin Fluorodeoksiglukoz Pozitron Emisyon Tomografisibulgularıunclassified

See 1 more Smart Citation

Nuclear Medicine Applications in Movement Disorders

Akdemir¹,

Atay²

2017

Nts

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…They first extract the features of the handwriting and form data sets, after which they use SVM to distinguish the classes [10]. Akdemir et al (2014) rely on Brain 18-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography (18F-FDG PET) to differentially diagnose some Parkinsonisms (PD, MSA, PSP, KBD, dementia with Lewy bodies (DLB) and control objects). The images were analyzed visually and using NeuroQ software [11].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Akdemir et al (2014) rely on Brain 18-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography (18F-FDG PET) to differentially diagnose some Parkinsonisms (PD, MSA, PSP, KBD, dementia with Lewy bodies (DLB) and control objects). The images were analyzed visually and using NeuroQ software [11]. Lee et al (2014) analyze videos showing gait and posture characteristics of patients with PD to differentiate tem from Progressive Supranuclear Palsy (PSP) and Multiple System Atrophy (MSA) [12].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Classification of Neurodegenerative Diseases using Machine Learning Methods

Aydın¹,

Aslan

2017

ijisae

View full text Add to dashboard Cite

In this study, neurodegenerative diseases (Amyotrophic Lateral Sclerosis, Huntington's disease, and Parkinson's disease) were diagnosed and classified using force signals. In the classification, five machine learning algorithms Averaged 2-Dependence Estimators (A2DE), K star (K*), Multilayer Perceptron (MLP), Diverse Ensemble Creation by Oppositional Relabeling of Artificial Training Examples (DECORATE), Random Forest) were compared by the 10-fold Cross Validation method. K* classifier gave the best outcome among these algorithms. As a result of quad classification of the K* classifier, the best classification accuracy was 99.17%. According to the first three and five principal component qualifications which are created from these 19 features, the best classification accuracies of K* classifier were 95.44% and 96.68% respectively

show abstract

Radiological biomarkers for diagnosis in PSP: Where are we and where do we need to be?

et al. 2017

View full text Add to dashboard Cite

PSP is a pathologically defined neurodegenerative tauopathy with a variety of clinical presentations including typical Richardson's syndrome and other variant PSP syndromes. A large body of neuroimaging research has been conducted over the past two decades, with many studies proposing different structural MRI and molecular PET/SPECT biomarkers for PSP. These include measures of brainstem, cortical and striatal atrophy, diffusion weighted and diffusion tensor imaging abnormalities, [18F] fluorodeoxyglucose PET hypometabolism, reductions in striatal dopamine imaging and, most recently, PET imaging with ligands that bind to tau. Our aim was to critically evaluate the degree to which structural and molecular neuroimaging metrics fulfill criteria for diagnostic biomarkers of PSP. We queried the PubMed, Cochrane, Medline, and PSYCInfo databases for original research articles published in English over the past 20 years using postmortem diagnosis or the NINDS-SPSP criteria as the diagnostic standard from 1996 to 2016. We define a five-level theoretical construct for the utility of neuroimaging biomarkers in PSP, with level 1 representing group-level findings, level 2 representing biomarkers with demonstrable individual-level diagnostic utility, level 3 representing biomarkers for early disease, level 4 representing surrogate biomarkers of PSP pathology, and level 5 representing definitive PSP biomarkers of PSP pathology. We discuss the degree to which each of the currently available biomarkers fit into this theoretical construct, consider the role of biomarkers in the diagnosis of Richardson's syndrome, variant PSP syndromes and autopsy confirmed PSP, and emphasize current shortfalls in the field.

show abstract

Brain 18F-FDG PET Imaging in the Differential Diagnosis of Parkinsonism

Abstract: Brain F-FDG PET findings in subcortical nuclei and cerebellum were found to be useful in differential diagnosis of patients with parkinsonism. The extent of cerebral cortical and basal ganglia hypometabolism showed correlation with the presentation and severity of clinical findings.

Cited by 44 publications

References 30 publications

Nuclear Medicine Applications in Movement Disorders

Nuclear Medicine Applications in Movement Disorders

Classification of Neurodegenerative Diseases using Machine Learning Methods

Radiological biomarkers for diagnosis in PSP: Where are we and where do we need to be?

Contact Info

Product

Resources

About