Analysis of Morphological Brain Change of Alzheimer Disease (AD) Patients
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence suggests that a preclinical phase of Alzheimer’s disease (AD) exists several years or more prior to the overt manifestation of clinical symptoms and is characterized by subtle neuropsychological and brain changes. Identification of individuals prior to the development of significant clinical symptoms is imperative in order to have the greatest treatment impact by maintaining cognitive abilities and preserving quality of life. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) offers considerable promise as a non-invasive tool for detecting morphological brain changes in Alzheimer disease affected patients. In fact, evidence to date indicates that functional brain decline precedes structural decline in preclinical samples. Therefore, fMRI may offer the unique ability to capture the dynamic state of change in the degenerating brain. This analysis examines morphological change in brain structure in those at risk for AD as well as in early AD. fMRI data analysis and findings is done on at-risk groups by collecting data from fMRI data centre which is gathered according to the virtue of genetic susceptibility or mild cognitive decline followed by an appraisal of the methodological issues concerning the diagnostic usefulness of fMRI in early AD. A total number of 28 subjects data, including 16 young Subjects data (18 and 30 year’s of age) and 12 Alzheimer disease affected subjects data (65 and 92 year’s of age) from fMRI data centre were analyzed in this paper. The analysis result shows that the cortex, hippocampus, and ventricle area of the Alzheimer diseased patients have shrunk dramatically than the normal subjects and other changes of brain are distinguishable. A discussion of data analyzing procedure has been given that will improve the ability to reliably detect early brain changes and will help for early identification of Alzheimer (AD) disease and to cure the disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».