Poster - 06: Fractal Analysis of the brain blood oxygenation level dependent (BOLD) signal of mild traumatic brain injury (mTBI) patients
Notice bibliographique
Résumé
Conventional imaging techniques are unable to detect abnormalities in the brain of Mild traumatic brain injury (mTBI) patients that have shown delayed response on neuropsychological evaluation. Our goal was to explore a novel analysis approach involving measurement of the temporal fractal nature of the resting state blood oxygen level depending (rsBOLD) signal. Fifteen subjects (13.4±2.3 y/o) and 56 age-matched (13.5±2.34 y/o) healthy controls were scanned using a GE-MR750-3T MRI and 32-channel RF-coil. Axial FSPGR-3D images were used to prescribe the rsBOLD. Motion correction was performed and the anatomical and functional images were aligned and spatially warped to a standard space. Fractal analysis, performed over the gray matter, was assessed by calculating the Hurst exponent according to Eke's procedure . Voxel-based fractal dimension (FD) was calculated for every subject in the control group to generate the mean and standard deviation maps for the Z-score analysis. We generated Z-score maps for each mTBI patient and the regions where |Z|>2 were analyzed. We found that the most affected regions were the amygdala, the vermis, the caudate head, the hippocampus, and the hypothalamus, which have been previously reported as dysfunctional after mTBI. This preliminary study suggests that fractal analysis of the rsBOLD signal could possibly provide further information in mTBI. It is well known that the brain is best modeled as a complex system and therefore a measure of complexity using FD could provide an additional method to approach this global problem.
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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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».