UNIVERSITY OF UTAH RESEARCH FOUNDATION;LAINHART, Janet, E.;THE MCLEAN HOSPITAL CORPORATION;LANGE, Nicholas, T.
发明人:
LANGE, Nicholas, T.,LAINHART, Janet, E.
申请号：
USUS2011/022589
公开号：
WO2012/074565A1
申请日:
2011.01.26
申请国别(地区):
US
年份:
2012
代理人:
摘要：
System(s) and method(s) are provided to enable imaging-based identification, detection, evaluation, and mapping of white matter microstructure and hemispheric organization of white matter in a central nervous system (CNS) structure afflicted by a neurological disease or disorder. Various embodiments exploit a set of diffusion tensor metrics to define a classification sub-space and determine a multivariate classifier through training data related to at least two groups of subjects: a first group of subjects afflicted by the neurological disease or neurological disorder, and a second group of subjects typically developing. The set of diffusion tensor metrics can be selected based at least on clinical information related to the neurological disease or neurological disorder and anatomy of CNS structure. Inclusion of tensor skewness asymmetry in such set yields an increase in sensitivity, specificity, accuracy, reliability, and predictive ability of the biological discrimination of subjects with and without a neurological disease or neurological disorder.L'invention concerne un ou des systèmes et un ou des procédés pour permettre l'identification, la détection, l'évaluation et la cartographie, par imagerie, de la microstructure de la matière blanche et de l'organisation hémisphérique de la matière blanche dans une structure du système nerveux central (SNC) atteinte d'une maladie ou d'un trouble neurologique. Divers modes de réalisation exploitent un ensemble de mesures de tenseurs de diffusion pour définir un sous-espace de classification et déterminer un système de classification à multivariables par l'intermédiaire de données d'entraînement associées à au moins deux groupes de sujets : un premier groupe de sujets atteints de la maladie neurologique ou du trouble neurologique, et un second groupe de sujets se développant normalement. L'ensemble de mesures de tenseurs de diffusion peut être choisi sur la base au moins des informations cliniques associées à la maladie neu
