TY  - JOUR
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AU  - Weiner, Michael
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AU  - Wolday, Saba
AU  - Allard, Joanne
AU  - Johnson, Sterling C
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AU  - Taylor, Joy L
AU  - Furst, Ansgar J
AU  - Chao, Steven
AU  - Relkin, Norman
AU  - Chaing, Gloria
AU  - Ravdin, Lisa
TI  - Applying Automated MR-Based Diagnostic Methods to the Memory Clinic: A Prospective Study.
JO  - Journal of Alzheimer's disease
VL  - 47
IS  - 4
SN  - 1387-2877
CY  - Amsterdam
PB  - IOS Press
M1  - DZNE-2020-04424
SP  - 939-954
PY  - 2015
AB  - Several studies have demonstrated that fully automated pattern recognition methods applied to structural magnetic resonance imaging (MRI) aid in the diagnosis of dementia, but these conclusions are based on highly preselected samples that significantly differ from that seen in a dementia clinic. At a single dementia clinic, we evaluated the ability of a linear support vector machine trained with completely unrelated data to differentiate between Alzheimer's disease (AD), frontotemporal dementia (FTD), Lewy body dementia, and healthy aging based on 3D-T1 weighted MRI data sets. Furthermore, we predicted progression to AD in subjects with mild cognitive impairment (MCI) at baseline and automatically quantified white matter hyperintensities from FLAIR-images. Separating additionally recruited healthy elderly from those with dementia was accurate with an area under the curve (AUC) of 0.97 (according to Fig. 4). Multi-class separation of patients with either AD or FTD from other included groups was good on the training set (AUC >  0.9) but substantially less accurate (AUC = 0.76 for AD, AUC = 0.78 for FTD) on 134 cases from the local clinic. Longitudinal data from 28 cases with MCI at baseline and appropriate follow-up data were available. The computer tool discriminated progressive from stable MCI with AUC = 0.73, compared to AUC = 0.80 for the training set. A relatively low accuracy by clinicians (AUC = 0.81) illustrates the difficulties of predicting conversion in this heterogeneous cohort. This first application of a MRI-based pattern recognition method to a routine sample demonstrates feasibility, but also illustrates that automated multi-class differential diagnoses have to be the focus of future methodological developments and application studies.
KW  - Aged
KW  - Aging: pathology
KW  - Alzheimer Disease: diagnosis
KW  - Alzheimer Disease: pathology
KW  - Brain: pathology
KW  - Diagnosis, Differential
KW  - Disease Progression
KW  - Female
KW  - Follow-Up Studies
KW  - Frontotemporal Dementia: diagnosis
KW  - Frontotemporal Dementia: pathology
KW  - Humans
KW  - Imaging, Three-Dimensional: methods
KW  - Lewy Body Disease: diagnosis
KW  - Lewy Body Disease: pathology
KW  - Linear Models
KW  - Magnetic Resonance Imaging: methods
KW  - Male
KW  - Middle Aged
KW  - Prospective Studies
KW  - Support Vector Machine
KW  - White Matter: pathology
LB  - PUB:(DE-HGF)16
C6  - pmid:26401773
C2  - pmc:PMC4923764
DO  - DOI:10.3233/JAD-150334
UR  - https://pub.dzne.de/record/138102
ER  -