Imaging Approaches for Dementia

Murray, Alison

doi:10.3174/ajnr.a2782

Cited by 22 publications

(11 citation statements)

References 83 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Differing patterns of atrophy can be attributed to the different dementia syndromes: AD = atrophy beginning in the entorhinal cortex and hippocampus, FTD = atrophy in the frontal lobe, and VaD = white matter ischaemia in the frontal white matter and lacunar infarcts [36]. The structural correlation can be used to improve the interpretation of functional imaging [18].…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

The Diagnostic Utility of <sup>99m</sup>Tc-HMPAO SPECT Imaging: A Retrospective Case Series from a Tertiary Referral Early-Onset Cognitive Disorders Clinic

Swan

Waddell²,

Holloway³

et al. 2015

Dement Geriatr Cogn Disord

View full text Add to dashboard Cite

Background/Aims: Patients with early-onset dementia (EOD) often present atypically, making an accurate diagnosis difficult. Single-photon emission-computed tomography (SPECT) provides an indirect measure of cerebral metabolic activity and can help to differentiate between dementia subtypes. This study aims to investigate the clinical utility of SPECT imaging in the diagnosis of early-onset Alzheimer's disease. Methods: All patients attending a tertiary referral clinic specialising in EOD between April 2012 and October 2013 were included in the study. Statistical analysis of SPECT patterns with clinical diagnoses, Addenbrooke's Cognitive Examination version 3 scores, and magnetic resonance imaging (MRI) atrophy was undertaken. Results: The results demonstrated a highly significant association between SPECT hypoperfusion patterns and clinical diagnoses. SPECT changes were demonstrated more frequently than MRI atrophy. Conclusions: The results suggest that SPECT imaging may be a useful adjunct to clinical evaluation and a more sensitive biomarker than standard structural imaging.

show abstract

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

The Diagnostic Utility of <sup>99m</sup>Tc-HMPAO SPECT Imaging: A Retrospective Case Series from a Tertiary Referral Early-Onset Cognitive Disorders Clinic

Swan

Waddell²,

Holloway³

et al. 2015

Dement Geriatr Cogn Disord

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Volümetrik incelemelerde yıllık total beyin atrofisi AH' de %1,4 ila 2,2 iken, normal yaşlanmada (>70 yaş) %0,7'yi aşmaz. Bir çalışmada yıllık hipokampal atrofi AH'li hastalarda %4,7, kontrol grubunda ise %1,4 olarak tespit edilmiştir (42). Atrofi bu hastalığın monitörizasyonunda kullanılır.…”

Section: Kognitif Ve Davranışsal Değerlendirmeunclassified

Modified Visual Magnetic Resonance Scale and Neuropsychometric Corelations in Alzheimer's disease

Polat

Yılmaz

Bilgin

et al. 2020

Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Amaç: Alzheimer hastalığı (AH) araştırmaları için daha ileri nörogörüntüleme teknikleri geliştirilmiş olsa da, yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRG) AH’nin klinik tanısında önemini korumaktadır. Birçok parametreyi değerlendiren kapsamlı görsel MRG derecelendirme ölçeklerinin, hastalığın kognitif ve davranışsal görünümleriyle ilişkisi yeterince araştırılmamıştır. Bu çalışmada, Modifiye Görsel Manyetik Rezonans Derecelendirme Skalası’nın (MGMRDS) 7 alt bölümünün, AH tanısı almış hastaların demografik, kognitif ve davranışsal verileri ile korelasyonunu değerlendirmek amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Retrospektif çalışmamıza beyin MRG ve nöropsikometrik test (NPT) verileri olan, Ruhsal Bozuklukların Tanısal ve Sayımsal Elkitabı (DSM-IV-TR) ölçütleri ile Ulusal Nörolojik ve İletişimsel Bozukluklar ve İnme Enstitüsü & Alzheimer Hastalığı ve İlişkili Bozukluklar Derneği (NINCDS–ADRDA) kriterleri temelinde AH tanısı almış, 50 yaş ve üzeri toplam 42 hasta dahil edildi. Beyin MRG verileri, hasta yaş, cinsiyet ve tanı verilerine kör bir nöroradyolog tarafından MGMRDS kullanılarak değerlendirildi. MGMRDS verilerinin kognitif ve davranışsal test sonuçlarıyla korelasyonu incelendi. Bulgular: Hastaların %61,9’u kadın, yaş ortalaması 75,19±9,26 (53–92) yıl idi. Ortalama eğitim süresi 5,02±4,84 (0–15) yıl, ortalama hastalık süresi 4,52±2,94 yıldı. Ortalama Mini Mental Durum Testi skoru 18,51±5,43 (4–30) iken, ortalama Klinik Demans Derecelendirmesi (KDD) skoru 1,07±0,42 (0,5–2,0) idi. Sulkal atrofi puanları uzun süreli hatırlama ve yüz tanıma ile negatif korele idi; ventriküler atrofi skorları ise öğrenme puanları, meyve–insan ve yüz tanıma değişkenleri ile ters korelasyon gösterdi. Anlık hatırlama, öğrenme puanı, kendiliğinden hatırlama, meyve–insan ve KDD değişkenleri ile mediyal temporal atrofi değişkeni arasında anlamlı ilişki gözlendi. Tartışma ve Sonuç: Beyin MRG’ye dayalı görsel derecelendirme skalaları kullanmak, demans değerlendirmelerinde tanıyı doğrulayıcı, ucuz ve pratik bir yaklaşımdır. MGMRDS, kognitif (yürütücü işlevler, bellek, dikkat, dil) verilerle de anlamlı korelasyon göstermektedir. Bu ölçeği daha geniş hasta gruplarında değişik kognitif bozukluklarda değerlendirecek çalışmalar klinik açıdan faydalı olacaktır.

show abstract

“…10 2.4 | Alternate to the selection of region of interest (RoI) In some cases, temporal and hippocampal atrophy are exhibited in the brains of cognitively healthy aged people and there is a huge possibility to misclassify them as dementia-affected people.…”

Section: Problems Associated With Automated Dementia Classificationmentioning

confidence: 99%

Performance enhancement of swarm intelligence techniques in dementia classification using dragonfly‐based hybrid algorithms

Bharanidharan¹,

Rajaguru²

2019

Int J Imaging Syst Tech

View full text Add to dashboard Cite

Most often clinicians require automated computer‐aided MRI classification techniques to substantiate the status of dementia accurately. In this research paper, dragonfly‐based features are used to improve the accuracy of well‐known swarm intelligence algorithms specifically particle swarm optimization, artificial bee colony, and ant colony optimization in dementia classification. Cross‐sectional MRI of 65 non‐dementia and 52 dementia subjects were collected from the OASIS database and analyzed. The dementia classification performance of above‐mentioned three individual swarm intelligence algorithms is compared with non‐swarm intelligence algorithm—Fuzzy C means. A further comparison was made on the improvisation of above‐mentioned swarm intelligence algorithms while using dragonfly‐based features and Fuzzy C means‐based features. Although many swarm intelligence algorithms are reported in the literature, it is ingenious to use dragonfly‐based features for improving the performance of individual swarm intelligence algorithms in dementia classification. With proper weight parameters, Dragonfly‐particle swarm optimization hybrid classifier yields the highest accuracy of 87.18%, whereas all the above‐mentioned individual classifiers yield accuracy of less than 66%.

show abstract

Imaging Approaches for Dementia

Cited by 22 publications

References 83 publications

The Diagnostic Utility of <sup>99m</sup>Tc-HMPAO SPECT Imaging: A Retrospective Case Series from a Tertiary Referral Early-Onset Cognitive Disorders Clinic

The Diagnostic Utility of <sup>99m</sup>Tc-HMPAO SPECT Imaging: A Retrospective Case Series from a Tertiary Referral Early-Onset Cognitive Disorders Clinic

Modified Visual Magnetic Resonance Scale and Neuropsychometric Corelations in Alzheimer's disease

Performance enhancement of swarm intelligence techniques in dementia classification using dragonfly‐based hybrid algorithms

Contact Info

Product

Resources

About