基于贝叶斯方法的轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病检测:利用日常对话中脑血流激活的鉴别性能Bayesian-based detection of mild cognitive impairment and mild Alzheimer's disease: Discrimination performance using cerebral blood flow activation during daily conversation - Nagoya Institute of Technology

环球医讯 / 认知障碍来源:pure.nitech.ac.jp日本 - 英语2026-02-19 05:39:28 - 阅读时长2分钟 - 720字
日本名古屋工业大学研究团队开发了一种基于贝叶斯方法的两阶段分类器,通过分析老年人日常对话过程中的脑血流激活模式来检测轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病。研究使用功能性近红外光谱(fNIRS)技术,对22位老年人(包括5名轻度阿尔茨海默病患者、10名轻度认知障碍者和7名认知正常者)进行监测,收集前额叶和颞叶区域的脑血流信号。研究结果表明,该方法的交叉验证准确率超过95%,能够有效区分认知正常、轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病三类人群,为老年人认知障碍的早期筛查提供了高精度的无创检测工具,对促进健康老龄化和延长寿命的社会建设具有重要临床价值。
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基于贝叶斯方法的轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病检测:利用日常对话中脑血流激活的鉴别性能

摘要

目的:本研究旨在促进老年人充实健康的生活和构建长寿社会,报告了基于贝叶斯方法的老年人轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病早期检测的鉴别性能。

方法:已有若干研究表明阿尔茨海默病与言语表现之间存在关联。本研究聚焦于日常对话中的脑血流激活,将其作为多种基于言语的认知活动之一进行研究。在研究过程中,老年人谈论各种话题,如他们最喜欢的季节、旅行、美食和日常生活。使用功能性近红外光谱(fNIRS)——一种可无创测量脑血流激活的技术,我们从22位老年人参与者(7名男性和15名女性,年龄在64至89岁之间)的前额叶、左右颞叶区域收集了42个通道的fNIRS信号,这些参与者来自一家专业医疗机构。老年人参与者被分为三个临床组:5名轻度阿尔茨海默病(AD)患者、10名轻度认知障碍(MCI)参与者和7名作为对照组的认知正常者(CN)。MMSE评分分别为:29.3±1.0 (CN)、28.6±1.9 (MCI)和23.4±2.5 (AD)。为了设计老年人认知障碍的计算机辅助诊断算法,我们在老年医学专家的帮助下开发了一个筛查流程。因此,我们基于筛查流程中的假设,提出了一种两阶段贝叶斯分类器(图1),首先从给定的fNIRS信号中检查是否存在认知障碍(CI)或正常(CN);如果存在,则第二阶段判断障碍程度是MCI还是AD。

结果与讨论:我们使用fNIRS信号进行了统计测试,并检验了所提出的贝叶斯分类器在区分CN、MCI和AD老年人个体方面的检测性能。结果表明,经验结果的交叉验证显示该方法的准确率超过95%,表明所提出的方法可能是一种有效的工具,可用于老年人认知障碍的筛查。

关键词

  • 痴呆症早期检测
  • 健康与自尊
  • 基于言语的认知任务

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