論文の概要: Sex-based Disparities in Brain Aging: A Focus on Parkinson's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10069v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 18:35:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 17:55:57.590075
- Title: Sex-based Disparities in Brain Aging: A Focus on Parkinson's Disease
- Title（参考訳）: 脳老化における性差 : パーキンソン病を中心に
- Authors: Iman Beheshti, Samuel Booth, and Ji Hyun Ko
- Abstract要約: 過去の研究にもかかわらず、PD患者の脳老化過程における性機能を理解するには大きなギャップが残っている。
T1-weighted MRI-driven brain-predicted age difference was calculated in a group of 373 PD patients from the PPMI database。
脳PADは, 一般認知の低下, 睡眠行動障害の悪化, 視機能低下, 気道萎縮との関連が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1506382989223782
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: PD is linked to faster brain aging. Sex is recognized as an important factor
in PD, such that males are twice as likely as females to have the disease and
have more severe symptoms and a faster progression rate. Despite previous
research, there remains a significant gap in understanding the function of sex
in the process of brain aging in PD patients. The T1-weighted MRI-driven
brain-predicted age difference was computed in a group of 373 PD patients from
the PPMI database using a robust brain-age estimation framework that was
trained on 949 healthy subjects. Linear regression models were used to
investigate the association between brain-PAD and clinical variables in PD,
stratified by sex. All female PD patients were used in the correlational
analysis while the same number of males were selected based on propensity score
matching method considering age, education level, age of symptom onset, and
clinical symptom severity. Despite both patient groups being matched for
demographics, motor and non-motor symptoms, it was observed that males with
Parkinson's disease exhibited a significantly higher mean brain age-delta than
their female counterparts . In the propensity score-matched PD male group,
brain-PAD was found to be associated with a decline in general cognition, a
worse degree of sleep behavior disorder, reduced visuospatial acuity, and
caudate atrophy. Conversely, no significant links were observed between these
factors and brain-PAD in the PD female group.
- Abstract（参考訳）: PDはより速い脳の老化に結びついている。
性はPDにおいて重要な要因として認識されており、男性は女性より2倍の確率で病気を患っており、より重篤な症状を持ち、進行速度が速い。
これまでの研究にもかかわらず、pd患者の脳老化過程における性機能の理解には大きなギャップがある。
健常者949名を対象に訓練したロバストな脳年齢推定フレームワークを用いて,ppmiデータベースから373名のpd患者を対象にt1強調mriによる脳予測年齢差を算出した。
脳-PADと性差によるPDの臨床的変数との関連について,線形回帰モデルを用いて検討した。
全女性PD患者を相関分析に用い, 年齢, 教育水準, 症状発症年齢, 臨床症状の重症度を考慮し, 同じ数の男性を正当性スコアマッチング法で選択した。
パーキンソン病の患者群は, 人口, 運動量, 運動量以外の症状と一致したが, パーキンソン病の男性群では, 女性群よりも有意に脳年齢差が高かった。
pd男性群では,脳パッドは一般認知の低下,睡眠行動障害の悪化, visuospatial acuityの低下,caudate atrophyと関連していることがわかった。
逆にPD女性群ではこれらの因子と脳-PADとの間に有意な関連は認められなかった。
関連論文リスト
- Large Language Model-based FMRI Encoding of Language Functions for Subjects with Neurocognitive Disorder [53.575426835313536]
LLMを用いたfMRIエンコーディングと脳のスコアを用いた高齢者の言語関連機能変化について検討する。
脳のスコアと認知スコアの相関関係を脳全体のROIと言語関連ROIの両方で分析した。
以上の結果から,認知能力の向上は,中側頭回に有意な相関がみられた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T01:09:08Z) - Predicting Parkinson's disease evolution using deep learning [1.4610685586329806]
パーキンソン病は、世界の人口の1%近くで起こる神経疾患である。
パーキンソン病の診断に利用できる血液検査やバイオマーカーは1つもない。
進行の段階を特定するために設計されたAIツールは存在しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-28T10:30:54Z) - Assessing gender fairness in EEG-based machine learning detection of
Parkinson's disease: A multi-center study [0.125828876338076]
我々は、以前開発されたMLアルゴリズムのマルチセンター設定において、性別サブグループの検出能力を体系的に分析する。
男女のPD検出能力に有意な差が認められた。
脳波チャンネルと前頭葉脳波チャンネルのセットと、PDと非PDの周波数サブバンドのセットでは、PD検出能力の違いを説明できる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-11T10:57:23Z) - Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain
disorders in youth and elders from brain functional networks [53.257804915263165]
ヒトの初期および後期の脳障害は、脳機能における病理学的変化を共有する可能性がある。
病理的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。
多地点機能磁気共鳴画像データを用いたディープラーニングモデルを構築し、健康的な制御から5つの異なる脳障害を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-23T09:22:05Z) - Prediction of Gender from Longitudinal MRI data via Deep Learning on
Adolescent Data Reveals Unique Patterns Associated with Brain Structure and
Change over a Two-year Period [1.733758804432323]
我々は,脳構造における性別関連変化を推定し,性別関連変化を同定するための構造MRIデータについて検討した。
その結果, 性別予測精度は, トレーニングエポックが200歳未満で, 非常に高い (>97%) ことが示唆された。
青年期の脳がどのように変化するかは、これらの変化が行動や環境の異なる要因とどのように関連しているかを調べることで研究することができるかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T19:57:16Z) - Subgroup discovery of Parkinson's Disease by utilizing a multi-modal
smart device system [63.20765930558542]
われわれはスマートウォッチとスマートフォンを使って、PD患者、DD、HCを含む504人の参加者のマルチモーダルデータを収集した。
様々なモダリティを組み合わせることで,分類精度が向上し,さらにPDクラスタが発見された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T08:59:57Z) - Accelerated functional brain aging in major depressive disorder:
evidence from a large scale fMRI analysis of Chinese participants [8.184714897613166]
大うつ病 (Major depressive disorder, MDD) は、脳萎縮と死亡との関連について集中的に研究されている、最も一般的な精神疾患の1つである。
近年の研究では、予測年齢と時系列年齢のずれが、MDDを特徴づける加速脳老化の指標となることが示されている。
ここでは、中国の複数のコホート参加者から収集された大規模な静止状態fMRIデータセットであるREST-meta-MDDを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T09:26:46Z) - Brain Age Estimation From MRI Using Cascade Networks with Ranking Loss [75.03117866578913]
T1強調MRIデータから脳年齢を推定するために,新しい3次元畳み込みネットワークである2段エイジネットワーク(TSAN)を提案する。
686ドルのMRIによる実験では、TSANが正確な脳年齢を推定できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-06T07:11:25Z) - Patch-based Brain Age Estimation from MR Images [64.66978138243083]
磁気共鳴画像(MRI)による脳年齢推定は、被験者の生物学的脳年齢と時系列年齢の違いを導出する。
より高年齢の神経変性を早期に検出することは、より良い医療と患者の計画を促進する可能性がある。
我々は、脳の3Dパッチと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、局所的な脳年齢推定器を開発する新しいディープラーニングアプローチを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T11:50:37Z) - Vision-based Estimation of MDS-UPDRS Gait Scores for Assessing
Parkinson's Disease Motor Severity [39.51722822896373]
パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、運動機能に影響を及ぼす進行性神経疾患である。
PD障害の身体的重症度は、運動障害学会統一パーキンソン病評価尺度によって定量化することができる。
MDS-UPDRSの歩行スコアに基づいて、個人が撮影する非侵襲的な映像を観察し、3次元の身体骨格を抽出し、時間を通して追跡し、運動を分類するコンピュータビジョンベースモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T11:49:30Z) - A Graph Gaussian Embedding Method for Predicting Alzheimer's Disease
Progression with MEG Brain Networks [59.15734147867412]
アルツハイマー病(AD)に関連する機能的脳ネットワークの微妙な変化を特徴付けることは、疾患進行の早期診断と予測に重要である。
我々は、多重グラフガウス埋め込みモデル(MG2G)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を開発した。
我々はMG2Gを用いて、MEG脳ネットワークの内在性潜在性次元を検出し、軽度認知障害(MCI)患者のADへの進行を予測し、MCIに関連するネットワーク変化を伴う脳領域を同定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T02:29:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。