Análise de medidas em grafos para conectividade funcional em redes de modo padrão na demência da doença de Alzheimer leve utilizando técnicas de aprendizado de máquina
Notice bibliographique
Résumé
As doencas neurodegenerativas podem ser consideradas, entre outros aspectos, doencas de redes neurofuncionais, cuja patologia se inicia em determinada parte de uma rede e se espalha atraves das areas interconectadas. A doenca de Alzheimer (DA) e a doenca neurodegenerativa mais comum e se caracteriza, principalmente, por um declinio cognitivo lentamente progressivo, secundario a deposicao anormal de proteinas como beta amiloide e tau, causando degeneracao de redes como a Rede de Modo Padrao (RMP). Neste contexto, e cada vez mais relevante o estudo de alteracoes em redes de conectividade funcional como potenciais biomarcadores nas fases iniciais da doenca. Entre os diversos metodos disponiveis, o imageamento por ressonância magnetica funcional aliado a analise teorica de grafos (ATG) tem se mostrado uma tecnica promissora em mensurar alteracoes funcionais precoces no espectro da DA. Neste trabalho, investigamos o uso de ATG na RMP com o intuito de avaliar a integridade de conectividade funcional, em pacientes com Comprometimento Cognitivo Leve amnestico (CCLa), Demencia da DA (DDA) leve e idosos saudaveis por meio de ressonância magnetica funcional em repouso. Utilizamos tecnicas de aprendizado de maquina para verificar se e possivel classificar individuos nos tres grupos utilizando medidas de grafos. Para o estudo, foram coletados dados de 50 idosos saudaveis, 27 pacientes com CCLa com evidencia de fisiopatologia da DA e 35 pacientes com DDA leve submetidos a imageamento por ressonância magnetica funcional (iRMF) a 3.0T sem tarefas especificas. As imagens foram pre-processadas, normalizadas ao espaco padrao do Instituto Neurologico de Montreal (MNI152) e convertidas em grafos de conectividade funcional utilizando a biblioteca Neuroimaging in Python (NIPY - http://nipy.org/nipy/). Assim, foram geradas medidas globais e de centralidade baseadas nos grafos obtidos para a RMP. Foram encontradas alteracoes da conectividade funcional na RMP entre os 3 grupos, conforme previsto na literatura, em especial, em indices de conectividade envolvendo regioes frontal medial (bilateral), frontal medial orbital (bilateral), cingulo posterior (bilateral) e precuneo (bilateral). Para valores de centralidade, foram encontradas alteracoes significantes na regiao frontal medial orbital direito e precuneo direito (utilizando as centralidades de intermediacao e de Katz respectivamente). Nao foram encontradas alteracoes estatisticamente relevantes para nenhuma das medidas globais obtidas. Em conclusao, utilizamos a metodologia descrita na literatura e conseguimos encontrar alteracoes funcionais relevantes em diversas regioes do cerebro; Tambem encontramos alteracoes funcionais em indices de centralidade, que corroboram com pesquisas realizadas nos ultimos anos, e que apontam para o estudo dessas medidas como possiveis biomarcadores para DA. Abstract
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».