[論文レビュー] Analysis of Metric Distances and Volumes of Hippocampi Indicates Different Morphometric Changes over Time in Dementia of Alzheimer Type and Nondemented Subjects

Elvan Ceyhan, Can Ceritoglu+6 more|ArXiv.org|Jun 9, 2008

Alzheimer's disease research and treatments参考文献 71被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、大域的変形歪み測度マッピング（LDDMM）を用いて、海馬形状とテンプレート間の測度的距離を計算し、非常に軽度のアルツハイマー病性 dementia を示す患者では2年間で著しく増加した形態計測的変化が、特に右海馬で顕著であることが明らかになった。対照群では同様の変化は認められなかった。体積と組み合わせた場合、LDDMMによる測度的距離は、早期アルツハイマー病の分類において体積単独よりも優れた性能を示し、神経変性の進行を示すマルチモーダルバイオマーカーとしての価値を示している。

ABSTRACT

In this article, we analyze the morphometry of hippocampus in subjects with very mild dementia of Alzheimer's type (DAT) and nondemented controls and how it changes over a two-year period. Morphometric differences with respect to a template hippocampus were measured by the metric distance obtained from the Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping (LDDMM) algorithm which was previously used to calculate dense one-to-one correspondence vector fields between the shapes. LDDMM assigns metric distances on the space of anatomical images thereby allowing for the direct comparison and quantization of morphometric changes. We use various statistical methods to compare the metric distances in a cross-sectional and longitudinal manner. At baseline, the metric distances for demented subjects are found not to be significantly different from those for nondemented subjects. At follow-up, the metric distances for demented subjects were significantly larger compared to nondemented subjects. The metric distances for demented subjects increased significantly from baseline to follow-up but not for nondemented subjects. We also use the metric distances in logistic regression for diagnostic discrimination of subjects. We compare metric distances with the volumes and obtain similar results. In classification, the model that uses volume, metric distance, and volume loss over time together performs better in detecting DAT. Thus, metric distances with respect to a template computed via LDDMM can be a powerful tool in detecting differences in shape in cross-sectional as well as longitudinal studies.

研究の動機と目的

• LDDMMから導出された測度的距離が、アルツハイマー病患者と非痴呆対照群の海馬における縦断的形態計測的変化を検出できるかどうかを調査すること。
• LDDMM測度的距離と海馬体積の感度を、横断的および縦断的分析において比較すること。
• 測度的距離、体積、およびその変化率が、非常に軽度のアルツハイマー型 dementia（DAT）と正常な加齢とを区別する診断的有用性を評価すること。
• 測度的距離がサイズとは独立して形状変化を捉えているかどうか、および脳萎縮パターンとどのように関連しているかを特定すること。

提案手法

• LDDMMを用いて、個々の海馬MRIスキャンと集団平均テンプレートとの間に密な可逆的微分同相写像を計算し、解剖学的変形を記述するベクトル場を生成した。
• 測度的距離は、LDDMMの初期運動量ベクトル場のL2ノルムの二乗として計算され、形状空間内での各海馬とテンプレート間の測地的距離を定量化した。
• 反復測定分散分析（repeated measures ANOVA）を用いて、診断（DAT対照群 vs. 対照群）、時間（ベースライン対フォローアップ）、および側頭（左対右）が測度的距離に与える主効果および交互作用を評価した。
• 主成分分析（PCA）を測度的距離および体積（海馬、脳、頭蓋内）に適用し、共通および特異な分散成分を評価した。
• ロジスティック回帰モデルを、測度的距離、体積、および体積の年間変化率（APC）を用いて、DAT対照群の分類に訓練した。
• 統計的比較にはパラメトリックおよびノンパラメトリック検定を用い、診断群および時間群間での測度的距離の有意差を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非常に軽度のアルツハイマー病性 dementia を示す個々の被験者において、LDDMMによる測度的距離は、非痴呆対照群と比較して、縦断的形態計測的変化を有意に検出できるか？
• RQ2 LDDMM測度的距離は、DAT群と対照群の間で、横断的および縦断的差を検出する際に、海馬体積と比較してどの程度感度が高いか？
• RQ3 測度的距離を体積およびその変化率と組み合わせることで、体積単独よりも早期アルツハイマー病の診断分類性能が向上するか？
• RQ4 DAT患者において、測度的距離の増加が右海馬に特異的であるか、またサイズとは独立した全体的な形状変化と相関しているか？
• RQ5 測度的距離がサイズとは独立して形状変化をどの程度反映しているか、また、形態計測的変動の主成分とどのように関連しているか？

主な発見

• フォローアップ時、DAT被験者の測度的距離は対照群よりも有意に大きかった（p = 0.007）、すなわち、時間経過とともにテンプレートからの形態計測的逸脱が顕著に増加したことを示した。
• DAT被騟能では、ベースラインからフォローアップにかけて測度的距離が有意に増加したが、対照群ではそのような増加は認められず、痴呆群に特異的な進行的形状変化が示された。
• 体積、LDDMM測度的距離、および体積の年間変化率（APC）を組み合わせたモデルが、体積または距離単独のモデルよりも優れた診断分類性能を示し、最高の性能を発揮した。
• 測度的距離と体積は、横断的および縦断的傾向が類似していたが、測度的距離はサイズ以外の形状的情報を補足的に提供した。
• PCAの結果、測度的距離は主に形状に基づく測定であり、一部サイズ依存性を示した一方、体積は主にサイズに基づき、二次的に形状寄与を示した。
• 体積、測度的距離、および体積のAPCを組み合わせた分類器が、最も高い正しく分類された割合を示し、早期アルツハイマー病の検出における相乗的バイオマーカーの可能性を示唆した。