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Enregistrement W2892709017 · doi:10.3233/jad-180603

Abnormal Functional Brain Networks in Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease: A Minimum Spanning Tree Analysis

2018· article· en· W2892709017 sur OpenAlexfundno aff
Bin Wang, Liwen Miao, Yan Niu, Rui Cao, Dandan Li, Pengfei Yan, Hao Guo, Tianyi Yan, Jinglong Wu, Jie Xiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitive impairmentFunctional connectivityDiseaseNeuroscienceCognitionMinimum spanning treeSpanning treePsychologyMedicineComputer scienceMathematicsInternal medicineCombinatoricsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) disrupts the topological architecture of whole-brain connectivity. Minimum spanning tree (MST), which captures the most important connections in a network, has been considered an unbiased method for brain network analysis. However, the alterations in the MST of functional brain networks during the progression of AD remain unclear. Here, we performed an MST analysis to examine the alterations in functional networks among normal controls (NCs), mild cognitive impairment (MCI) patients, and AD patients. We identified substantial differences in the connections among the three groups. The maximum betweenness centrality, leaf number, and tree hierarchy of the MSTs showed significant group differences, indicating a more star-like topology in the MCI patients and a more line-like topology in the NCs and AD patients. These findings may correspond to changes in the core of the functional brain networks. For nodal properties (degree and betweenness centrality), we determined that brain regions around the cingulate gyrus, occipital lobes, subcortex, and inferior temporal gyrus showed significant differences among the three groups and contributed to the global topological alterations. The leaf number and tree hierarchy, as well as the nodal properties, were significantly correlated with clinical features in the MCI and AD patients, which demonstrated that more star-to-line topology changes were associated with worse cognitive performance in these patients. These findings indicated that MST properties could capture slight alterations in network topology, particularly for the differences between NCs and MCI patients, and may be applicable as neuroimaging markers of the early stage of 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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