KCI등재
SCOPUS
Alzheimer’s Disease Prediction Using Attention Mechanism with Dual-Phase 18 F-Florbetaben Images
저자
Hyeon Kang (Institute of Convergence BioHealth, Dong-A University) ; 강도영 (동아대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
61-72(12쪽)
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제공처
Introduction Amyloid-beta (Aβ) imaging test plays an important role in the early diagnosis and research of biomarkers ofAlzheimer’s disease (AD) but a single test may produce Aβ-negative AD or Aβ-positive cognitively normal (CN). In thisstudy, we aimed to distinguish AD from CN with dual-phase 18F-Florbetaben (FBB) via a deep learning–based attentionmethod and evaluate the AD positivity scores compared to late-phase FBB which is currently adopted for AD diagnosis.
Materials and Methods A total of 264 patients (74 CN and 190 AD), who underwent FBB imaging test and neuropsychologicaltests, were retrospectively analyzed. Early- and delay-phase FBB images were spatially normalized with an in-houseFBB template. The regional standard uptake value ratios were calculated with the cerebellar region as a reference regionand used as independent variables that predict the diagnostic label assigned to the raw image.
Results AD positivity scores estimated from dual-phase FBB showed better accuracy (ACC) and area under the receiveroperating characteristic curve (AUROC) for AD detection (ACC: 0.858, AUROC: 0.831) than those from delay phase FBBimaging (ACC: 0.821, AUROC: 0.794). AD positivity score estimated by dual-phase FBB (R: −0.5412) shows a highercorrelation with psychological test compared to only dFBB (R: −0.2975). In the relevance analysis, we observed that LSTMuses different time and regions of early-phase FBB for each disease group for AD detection.
Conclusions These results show that the aggregated model with dual-phase FBB with long short-term memory and attentionmechanism can be used to provide a more accurate AD positivity score, which shows a closer association with AD, than theprediction with only a single phase FBB.
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