IC‐P‐064: Changes of brain network connectivity in early Alzheimer's disease: Preliminary findings applying a data‐driven approach
Notice bibliographique
Résumé
Resting-state fMRI signal fluctuations have been used to study the default brain network connectivity. Such studies on AD have often applied user-biased reference functions and/or regions of interest, while emerging data-driven methods have shown promise, or even superior, performance for automatically mapping synchronous brain activations. Here, we apply an efficient self-organizing-map-clustering method to identify AD-associated changes in regional activation and global functional connectivity. Patients with mild AD (n = 6, age = 84+/-5 years, 3MS = 74+/-7) and healthy older adults (n = 17, age = 76+/-6 years, 3MS = 97+/-5) were scanned consecutively for 60 seconds during rest using a 4-Tesla Varian-Oxford human imaging system. Data were acquired using a two-shot spiral readout sequence (TR/TE = 1000/15ms, flip angle = 60°; FOV = 240×240×121 mm; matrix = 64 × 64; 22 axial slices, 5.0 mm + 0.5mmgap). Data were pre-processed and filtered for noise and low (>0.1 Hz) and high (<0.01 Hz) frequency and oscillating trends. A self-organizing-map algorithm was employed to identify characteristic temporal patterns. In an iterative correlation process, voxels were arranged in a two-dimensional lattice according to the similarity of their temporal patterns. The k-means clustering algorithm was used to partition the trained map into hard clusters. Data from each scan was examined independently three times and individual means were calculated. A similar number of clusters were observed for the AD and control groups (7.5+/-1.5 vs. 6.5+/-1.2, p > 0.05). The cluster members involved voxels located closely and those located remotely, representing the somato-motor, visio-spatial, and memory networks. However, the spatial representation of temporal patterns in AD was comparatively sparse in AD, and few voxels (p < 0.05) with greater variations in time-course were found within a cluster. In contrast, the intensity of signal fluctuations in certain cortical regions including the prefrontal lobes was greater in AD (p < 0.05). The altered spontaneous fMRI fluctuations in early AD suggest increased functional activation in certain cortical regions and decreased global functional synchronization connecting many such regions. Nevertheless, heterogeneity in spontaneous neural activity presents in both AD patients and healthy older adults.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».