Development of short‐range white matter in healthy children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Neural communication is facilitated by intricate networks of white matter (WM) comprised of both long and short range connections. The maturation of long range WM connections has been extensively characterized, with projection, commissural, and association tracts showing unique trajectories with age. There, however, remains a limited understanding of age-related changes occurring within short range WM connections, or U-fibers. These connections are important for local connectivity within lobes and facilitate regional cortical function and greater network economy. Recent studies have explored the maturation of U-fibers primarily using cross-sectional study designs. Here, we analyzed diffusion tensor imaging (DTI) data for healthy children and adolescents in both a cross-sectional (n = 78; mean age = 13.04 ± 3.27 years) and a primarily longitudinal (n = 26; mean age = 10.78 ± 2.69 years) cohort. We found significant age-related differences in fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), axial diffusivity (AD) and radial diffusivity (RD) across the frontal, parietal, and temporal lobes of participants within the cross-sectional cohort. By contrast, we report significant age-related differences in only FA for participants within the longitudinal cohort. Specifically, larger FA values were observed with age in frontal, parietal, and temporal lobes of the left hemisphere. Our results extend previous findings restricted to long range WM to demonstrate regional changes in the microstructure of short range WM during childhood and adolescence. These changes possibly reflect continued myelination and axonal organization of short range WM with increasing age in more anterior regions of the left hemisphere. Hum Brain Mapp 39:204-217, 2018. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».