Sulcal morphology differences between mild cognitive impairment patients and normal elderly subjects
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) is an intermediate cognitive state between normal aging and dementia. Previous studies have found the atrophy of the gray matter and white matter in MCI compared to normal aging. However, the relatively few reports focused on the sulcal morphology in MCI subjects. Here, we investigated the changes of sulcal morphology in MCI and normal controls using quantitative surface-based method. We computed three dimensional gyrification indexes (3D-GI) of both cerebral hemispheres and four morphological metrics (the bottom length, top length, average depth and maximum depth) in nine prominent sulci per hemisphere, as well as the asymmetry index (AI) of these metrics. The relationships among those metrics and Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores in MCI patients were also investigated. We found that 3D-GI was not significantly different between MCI subjects and normal controls. Interestingly, we observed that the lengths and depths of the left superior and inferior frontal sulci in MCI subjects showed significant differences compared to the normal people. And the AI differences existed in the superior frontal, inferior frontal, and post-central, intra-parietal sulci. Taken together, our results showed sulcal morphology changes in MCI patients and therefore provided insights into the cognitive decline process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».