En utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour analyser des IRM cérébrales spécialisées d’adolescents avec et sans difficulties de déficit de l’attention/hyperactivité (TDAH), les chercheurs ont découvert des différences significatives dans neuf voies cérébrales de la compound blanche chez les personnes atteintes de TDAH. Les résultats de l’étude seront présentés aujourd’hui lors de la réunion annuelle de la Radiological Society of North The united states (RSNA).
Le TDAH est un problems courant souvent diagnostiqué dans l’enfance et qui persiste jusqu’à l’âge adulte, selon les Centers for Disorder Handle and Avoidance. Aux États-Unis, on estime que 5,7 tens of millions d’enfants et d’adolescents âgés de 6 à 17 ans ont reçu un diagnostic de TDAH.
« Le TDAH se manifeste souvent à un âge précoce et peut avoir un effects considérable sur la qualité de vie et la capacité de fonctionner dans la société », a déclaré Justin Huynh, MS, co-auteur de l’étude et spécialiste de recherche au département de neuroradiologie de l’Université de Californie. San Francisco, et étudiant en médecine au Carle Illinois Faculty of Medicine à Urbana-Champaign. « Cela devient également de as well as en additionally répandu dans la société parmi les jeunes d’aujourd’hui, avec l’afflux de smartphones et autres appareils de distraction facilement accessibles. »
Les enfants atteints de TDAH peuvent avoir du mal à prêter awareness, à contrôler leurs comportements impulsifs ou à réguler leurs activités. Un diagnostic et une intervention précoces sont essentiels à la gestion de la maladie.
« Le TDAH est extrêmement difficile à diagnostiquer et repose sur des enquêtes subjectives », a déclaré Huynh. « Il existe certainement un besoin non satisfait de mesures additionally objectives pour le diagnostic. C’est la lacune que nous essayons de combler. »
Huynh a déclaré qu’il s’agissait de la première étude à appliquer l’apprentissage profond, un variety d’IA, pour identifier les marqueurs du TDAH dans l’étude multi-institutionnelle sur le développement cognitif du cerveau des adolescents (ABCD), qui comprend l’imagerie cérébrale, des enquêtes cliniques et d’autres données sur additionally de 11 000 adolescents. provenant de 21 websites de recherche aux États-Unis. Les données d’imagerie cérébrale comprenaient un variety spécialisé d’IRM appelé imagerie pondérée en diffusion (DWI).
« Les études de recherche antérieures utilisant l’IA pour détecter le TDAH n’ont pas abouti en raison de la petite taille de l’échantillon et de la complexité du difficulty », a déclaré Huynh.
L’équipe de recherche a sélectionné un groupe de 1 704 personnes à partir de l’ensemble de données ABCD, comprenant des adolescents avec et sans TDAH. À l’aide d’analyses DWI, les chercheurs ont extrait des mesures d’anisotropie fractionnaire (FA) le very long de 30 principales voies de compound blanche du cerveau. L’AF est une mesure de la façon dont les molécules d’eau se déplacent le extensive des fibres des voies de compound blanche.
Les valeurs FA de 1 371 individus ont été utilisées comme données d’entrée pour former un modèle d’IA d’apprentissage profond, qui a ensuite été testé sur 333 people, dont 193 diagnostiqués avec un TDAH et 140 sans TDAH. Les diagnostics de TDAH ont été déterminés par l’évaluation Transient Difficulty Watch, un outil d’évaluation utilisé pour surveiller le fonctionnement d’un enfant et ses réponses aux interventions.
Avec l’aide de l’IA, les chercheurs ont découvert que chez les individuals atteints de TDAH, les valeurs d’AF étaient significativement élevées dans neuf voies de la compound blanche.
« Ces différences dans les signatures IRM chez les personnes atteintes de TDAH n’ont jamais été observées auparavant à ce niveau de détail », a déclaré Huynh. « En général, les anomalies observées dans les neuf voies de la substance blanche coïncident avec les symptômes du TDAH. »
Les chercheurs ont l’intention de continuer à obtenir des données du reste des individus de l’ensemble de données ABCD, en comparant les performances de modèles d’IA supplémentaires.
« Beaucoup de gens pensent qu’ils souffrent de TDAH, mais celui-ci n’est pas diagnostiqué en raison de la mother nature subjective des tests de diagnostic disponibles », a déclaré Huynh. « Cette méthode constitue une étape prometteuse vers la recherche de biomarqueurs d’imagerie pouvant être utilisés pour diagnostiquer le TDAH dans un cadre de diagnostic quantitatif et objectif », a déclaré Huynh.
Les co-auteurs sont Pierre F. Nedelec, MS, MTM, Samuel Lashof-Regas, Michael Romano, MD, Ph.D. Leo P. Sugrue, MD, Ph.D. et Andreas M. Rauschecker, MD, Ph. D.
