The Changes of Cerebral White Matter MR Diffusion Tensor Imaging of Brain on Patients of Mild Cognitive Impairment and Its Relationship with Cognitive Dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To analyze the changes of cerebral white matter MR diffusion tensor imaging of brain on patients of mild cognitive impairment and the correlation with cognitive dysfunction.Method:120 patients with mild cognitive impairment admitted in our hospital from July 2012 to July 2014 were selected as the study object, in accordance with no deep white matter ischemia were divided into ischemia group(n=78) and non myocardial ischemia group(n=42), and 30 cases of healthy normal people were selected as control group, the three groups object were respectively given conventional magnetic resonance diffusion tensor imaging and detection, and using Mo CA(Montreal cognitive) scale and MMSE(mental state) rating scale evaluated mental status of the object and cognitive function, and cognition of white matter changes and function correlation between barrier in brain of three groups were observed.Result:The function of ischemic group cognitive outcome score of(20.29±2.00), was significant lower than the ischemia group(22.11±2.26), the comparison between the two groups had obvious difference(P0.05); compared with non ischemia group, ischemia group frontal ADC were increased, FA value decreased significantly(t=4.228, 3.250, P0.05), parietal ADC value increased, FA value decreased obviously(t=2.701, 7.532, P0.05); compared with the control group, non ischemia group frontal ADC increased, FA decreased(t=7.791, 2.874, P0.05), parahippocampal gyrus ADC upgraded, FA decreased(t=4.414, 5.163, P 0.05).Conclusion:In clinical diagnosis of patients with MCI, using MR diffusion tensor imaging detection can quantifiable analysis of cerebral white matter lesions level of patients, determine the possibility of conversion to Alzheimer's disease, and provide guidance for early treatment of patients, is worthy of promotion.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».