Classification and early detection of dementia and cognitive decline with magnetic resonance imaging

Abstract

Dementie is een

verwoestende ziekte waar wereldwijd miljoenen mensen aan leiden. De meest

voorkomende oorzaak van dementie is de ziekte van Alzheimer. Voor het

ontwikkelen van effectieve behandelingen is het belangrijk om dementie in een vroeg stadium te detecteren. Traditioneel alzheimeronderzoek is voornamelijk gericht op groepsverschillen tussen patiënten en controles. Recent onderzoek is deels verschoven naar individuele classificatie met machine learning. In dit proefschrift onderzoeken we het gebruik van magnetic resonance imaging (MRI) voor automatische detectie van de ziekte van Alzheimer, en vroege detectie van cognitieve achteruitgang. In dit proefschrift laten we zien dat het combineren van MRI modaliteiten de classificatie kan verbeteren. Ook laten we zien dat diffusie MRI een goede maat is om alzheimer te diagnosticeren. Bij toepassing van dezelfde methoden op een groep presymptomatische gendragers die amyloïdangiopathie zullen ontwikkelen vonden we geen verschillen tussen de gendragers en controles. Tevens waren we niet in staat om cognitieve achteruitgang na 4 jaar te voorspellen in een groep ouderen met verhoogd risico op achteruitgang. Met MRI kunnen betrouwbare individuele uitspraken gedaan kan worden over patiënten, maar het is met de huidige methoden niet gevoelig voor vroege detectie van cognitieve achteruitgang.