Study of face recognition event-related potential in Parkinson's disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study changes of N170 component of event-related potential in PD patients with impairment of visuospatial function and investigate methods of detecting cognitive impairment in the early stage of PD.Methods Fifty PD patients participated in the study.All patients fulfilled the diagnostic criteria for PD proposed by the Queen Square Brain Bank.They were assessed by neuropsychological scales,and were divided into impairment in visuospatial function (group Ⅰ ,n = 30) and normal visuospatial function(group Ⅱ ,n = 20).The face learning-recognition experimental model was used.EEG data of 10 channels were recorded and face-specific N170 component in all subjects was measured.In addition,reaction time and correct reaction rate were recorded.Statistical analysis was applied to peak latency and amplitude of N170,behavioral indexes and scores of neuropsychological scale in the two groups.Results There were no statistically significant differences in scores of MMSE between the two groups.The scores of MoCA of the group Ⅰ were lower than those of the group Ⅱ.Correct reaction rate in group Ⅰ was much lower than that in group Ⅱ (P0.05).The wave amplitudes of N170 evoked by familiar face event in only T6 electrode in group Ⅰ was increased as compared with that in group Ⅱ (P 0.05). There was statistical difference between peak latency or amplitude of N170 evoked by familiar face event and strange face event in F7,F8,O1 and T5 electrodes in group Ⅰ .Conclusion MoCA can identify cognitive function impairment in PD patients in early stage.The method of face recognition has clinical value in detecting impairment of visuospatial function in PD patient.N170 is insensitive for detecting impairment of visuospatial function in face recognition stage.
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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 | 0,000 | 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 ».