DTI Analysis of Presbycusis Using Voxel-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Presbycusis is the most common sensory deficit in the aging population. A recent study reported using a DTI-based tractography technique to identify a lack of integrity in a portion of the auditory pathway in patients with presbycusis. The aim of our study was to investigate the white matter pathology of patients with presbycusis by using a voxel-based analysis that is highly sensitive to local intensity changes in DTI data. MATERIALS AND METHODS: Fifteen patients with presbycusis and 14 age- and sex-matched healthy controls were scanned on a 3T scanner. Fractional anisotropy, mean diffusivity, axial diffusivity, and radial diffusivity were obtained from the DTI data. Intergroup statistics were implemented on these measurements, which were transformed to Montreal Neurological Institute coordinates by using a nonrigid image registration method called large deformation diffeomorphic metric mapping. RESULTS: Increased axial diffusivity, radial diffusivity, and mean diffusivity and decreased fractional anisotropy were found near the right-side hearing-related areas in patients with presbycusis. Increased radial diffusivity and mean diffusivity were also found near a language-related area (Broca area) in patients with presbycusis. CONCLUSIONS: Our findings could be important for exploring reliable imaging evidence of presbycusis and could complement an ROI-based approach.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».