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Enregistrement W2769257896 · doi:10.3389/fnagi.2017.00378

Decreased Complexity in Alzheimer's Disease: Resting-State fMRI Evidence of Brain Entropy Mapping

2017· article· en· W2769257896 sur OpenAlexfundno aff
Bin Wang, Yan Niu, Liwen Miao, Rui Cao, Pengfei Yan, Hao Guo, Dandan Li, Yuxiang Guo, Tianyi Yan, Jinglong Wu, Jie Xiang, Hui Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchH. Lundbeck A/SServierNational Institutes of HealthNatural Science Foundation of Shanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiGenentechIXICONorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaChina Postdoctoral Science FoundationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésResting state fMRINeuroscienceAlzheimer's diseasePsychologyDiseaseFunctional connectivityMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is a frequently observed, irreversible brain function disorder among elderly individuals. Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has been introduced as an alternative approach to assessing brain functional abnormalities in AD patients. However, alterations in the brain rs-fMRI signal complexities in mild cognitive impairment (MCI) and AD patients remain unclear. Here, we described the novel application of permutation entropy (PE) to investigate the abnormal complexity of rs-fMRI signals in MCI and AD patients. The rs-fMRI signals of 30 normal controls (NCs), 33 early MCI (EMCI), 32 late MCI (LMCI), and 29 AD patients were obtained from the Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. After preprocessing, whole-brain entropy maps of the four groups were extracted and subjected to Gaussian smoothing. We performed a one-way analysis of variance (ANOVA) on the brain entropy maps of the four groups. The results after adjusting for age and sex differences together revealed that the patients with AD exhibited lower complexity than did the MCI and NC controls. We found five clusters that exhibited significant differences and were distributed primarily in the occipital, frontal, and temporal lobes. The average PE of the five clusters exhibited a decreasing trend from MCI to AD. The AD group exhibited the least complexity. Additionally, the average PE of the five clusters was significantly positively correlated with the Mini-Mental State Examination (MMSE) scores and significantly negatively correlated with Functional Assessment Questionnaire (FAQ) scores and global Clinical Dementia Rating (CDR) scores in the patient groups. Significant correlations were also found between the PE and regional homogeneity (ReHo) in the patient groups. These results indicated that declines in PE might be related to changes in regional functional homogeneity in AD. These findings suggested that complexity analyses using PE in rs-fMRI signals can provide important information about the fMRI characteristics of cognitive impairments in MCI and AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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