Correlation Between Deep Brain White Matter Ischemia and MR Diffusion Tensor Imaging of Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate the correlation between the brain white matter changes of MR diffusion tensor imaging(DTI) and cognitive function in the patients with mild cognitive impairment. Materials and Methods The patients(40 cases) were classifed into two groups: group A(20 patients with ischemic foci in the deep white matter)and group B(20 patients without ischemic foci in the deep white matter), and 20 normal controls was enrolled. Conventional MRI, DTI, mini-mental state examination(MMSE)and montreal cognitive assessment(MoCA) were applied, then fractional anisotropy(FA) value and apparent diffusion coeffcient(ADC) value were compared among three groups. The scores of MoCA was analyzed between the patient groups. Results The decreased FA value, increased ADC value and decreased MoCA scores was demonstrate in group A, and showed signifcant difference compared with group B(t=-4.229,-3.251,-7.533,-2.702,-2.660; P0.05). The increased ADC value and decreased FA value in the frontal and hippocampus region were detected in group B compared with normal controls(t=- 7.790,- 2.785,- 4.415,- 5.164; P0.05). Conclusion The early and special structural changes can be detected using DTI compared with conventional MRI.The severe white matter lesions can be demonstrated in the patients with ischemic foci in the deep white matter, who is prone to dementia.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».