Combining Whole-Brain Voxel-Wise Analysis with <i>In Vivo</i> Tractography of Diffusion Behavior after Sports-Related Concussion in Adolescents: A Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
We have previously shown that sports-related concussion in adolescents is associated with changes in whole-brain properties of white-matter pathways. Here, we assess local changes within these pathways. Twelve adolescents with a clinical diagnosis of subacute concussion and 10 healthy adolescents matched for age, gender, and physical activity completed magnetic resonance imaging scanning. Voxel-wise tract-based spatial statistics and tractography were performed to assess local changes in diffusion-based measures of microstructural properties of white-matter pathways (fractional anisotropy, mean diffusivity, radial diffusivity, and axial diffusivity) between the two groups. Fractional anisotropy values were higher for the concussed group in multiple cluster regions using tract-based spatial statistics, primarily in frontal white-matter regions, including the anterior corona radiata bilaterally. Using these regions of altered diffusion characteristics to seed fiber tractography, significantly reduced axial diffusivity in tracts passing through these areas were detected in the concussed group (p=0.04). A trend toward reduced mean and radial diffusivity in the concussed group was also observed within the same reconstructed tracts. Diffusion behavior within these tracts was significantly correlated with an assessment of concussion status (Sports Concussion Assessment Tool 2). Fractional anisotropy within the reconstructed tracts was not significantly different between the two groups. These results suggest that subacute concussion in adolescents is associated with altered diffusion properties within regional white-matter tissue and along reconstructed fiber pathways. Combining voxel-wise analysis with fiber tractography provides an alternative objective approach to evaluate and identify subtle changes in white-matter fiber integrity after concussion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».