Multi-object statistical analysis of late adolescent depression
Notice bibliographique
Résumé
Shape deformations and volumetric changes in the hippocampus and amygdala have previously been noted in Major Depressive Disorder (MDD). Unfortunately, these analyses are limited because relative shape and pose (rigid+scale transformation) information of multiple objects in brain are generally disregarded. We hypothesize that this information might complement studies of limbic structural deformation in MDD. We focus on changes in temporal (e.g., superior, middle and inferior temporal gyrus) and limbic (e.g., hippocampus and amygdala) lobes. Here, we use a multi-object statistical pose and shape model to analyze imaging data from young people with and without a depressive disorder. Nineteen individuals with a depressive disorder (mean age: 17.85) and twenty six healthy controls (age: 18) were enrolled in the study. A segmented atlas in MNI space has been used to segment hippocampus, amygdala, parahippocampal gyri, putamen, and the superior, inferior and middle temporal gyri in both hemispheres of the brain. Points on the surface of each structure were extracted and warped to each subjects’ structural MRI. These corresponding surface points were used within the analysis, to extract the pose and shape features. Pose and shape differences were detected between the two groups, such that second principal mode of pose variation (p = 0.022), and first principal mode of shape variation (p = 0.049) were found to differ significantly between the two groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».