Machine Learning-Based Assessment of White Matter Biomarkers of Verbal Episodic Memory Impairment in Multiple Sclerosis Using Diffusion-Weighted Imaging
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Le résumé fourni par la source
Cognitive impairment is a common and disabling symptom in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS), yet early detection remains a clinical challenge. This study presents a machine learning (ML) framework for identifying subcortical white matter biomarkers associated with verbal episodic memory impairment utilizing diffusion-weighted imaging (DWI). A total of 93 participants (58 RRMS patients with cognitive preservation (RRMS-CP) and with cognitive impairment (RRMS-CI), and 35 healthy controls with cognitive preservation (HC-CP) were evaluated using the Auditory Verbal Learning Test and stratified into three cognitive groups. U-fiber diffusivity metrics—including fractional anisotropy, axial diffusivity, radial diffusivity, and mean diffusivity—were extracted from 100 white matter regions. Feature selection via Sequential Forward Selection was combined with multiple classifiers, including Random Forest and Linear Discriminant Analysis. Our models achieved up to 100% accuracy (sensitivity: 98.64%, specificity: 98.17%) in distinguishing between HC-CP and RRMS-CP patients, 96.37% accuracy (sensitivity: 100%, specificity: 97.50%) between HC-CP and RRMS-CI, 97.23% accuracy (sensitivity: 98.75%, specificity: 96.00%) between RRMS-CP and RRMS-CI, and 89.2% accuracy (sensitivity: 91.09%, specificity: 91.58%) across all three groups. We acknowledge limitations, including potential information leakage in feature selection, limited diffusion directions, and the need for advanced preprocessing pipelines. These limitations will be addressed in future work with larger cohorts and nested cross-validation. The findings demonstrate the potential of interpretable ML for identifying DWI-based biomarkers of cognitive dysfunction in MS.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine Learning-Based Assessment of White Matter Biomarkers of Verbal Episodic Memory Impairment in Multiple Sclerosis Using Diffusion-Weighted Imaging
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Millennium Institute for Integrative Biology pays non établi dans la noticeInstitution
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Universidad Andrés Bello pays non établi dans la noticeInstitution
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Metropolitan University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universidad de Santiago de Chile pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pontificia Universidad Católica de Chile pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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lica de Chile Millennium Institute for Intelligent Healthcare Engineering (iHEALTH) Pontificia Universidad Cató pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Universidad André pays non établi dans la noticeInstitution
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Universidad Tecnoló pays non établi dans la noticeInstitution
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Faculty of Medicine Universidad de Santiago pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Pontificia Universidad Cató pays non établi dans la noticeInstitution
Millennium Institute for Integrative Biology, Universidad Andrés Bello et Metropolitan University of Technology, avec 7 autres affiliations.
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