Change of MR diffusion tensor imaging and its correlation with cognitive impairment in patients with cerebral small vessel disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the change of MR diffusion tensor imaging( DTI) and its correlation with cognitive impairment in patients with cerebral small vessel disease( SVD). Methods Neuropsychological scales were conducted in 55 SVD patients to evaluate their cognitive functional status. All the 55 cases underwent conventional MRI and DTI,the fractional anisotropy( FA) and average diffusion coefficient( ADC) values were measured in the regions of interest. Pearson correlation analysis was used to determine the correlation between the FA value of DTI and Montreal Cognitive Assessmen( MoCA) scale score. Results Of the enrolled patients,25 cases were with normal cognitive function( NCI) and 30 cases were with cognitive impairment without dementia( VCIND). Compared with the NCI group,The VCIND patients had lowered FA values in the bilateral centrum semiovale,thalamus,frontal lobes and the left caudate nucleus( P 0. 05- 0. 001); the FA values of bilateral lentiform nucleus and right caudate nucleus had no significant difference; The ADC value was significantly increased in the left caudate nucleus( P 0. 05),the ADC values of other parts had no significant difference. Pearson correlation analysis showed that the FA values of bilateral centrum semiovale,frontal lobe and left caudate nucleus were positively correlated with MoCA scale scores( r =0.279-0.375,P 0.05-0.005). Conclusion The SVD patients with cognitive impairment have a significant decrease in their FA values of frontal lobe and white matter which are closely related to cognitive impairment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».