Diffusion spectrum imaging in white matter microstructure in subjects with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the feasibility and clinical applicability of Diffusion Spectrum Imaging (DSI) for quantitative detection of white matter microstructural integrity. Twenty-seven patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM; aged 60.6±7.6 years) and 21 healthy controls (HC; aged 56.1±7.8 years) underwent high-resolution T1-weighted imaging and DSI scanning. Cognitive function scores were obtained using such instruments as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The fasting blood glucose, glycated hemoglobin, and total cholesterol (CHO) of T2DM were measured. The bilateral uncinate fasciculus and superior cingulum bundle were reconstructed by DSI tractography. Statistical analysis was performed using SPSS 21.0 software and P<0.05 was considered significant. Generalized fractional anisotropy (GFA) values were significantly decreased in the left uncinate fasciculus (t = -2.915, p = 0.005) and right superior cingulum bundle (t = -2.604, p = 0.012) in T2DM patients compared with the healthy controls (p<0.05). The MoCA (t = -3.339, p = 0.002) and CDT (t = -3.039, p = 0.004) scores of T2DM were significantly lower than those of healthy controls. Meanwhile, the GFA value of the right superior cingulum bundle was negatively associated with VFT score (r = -0.475, p = 0.012), and that of the right superior cingulum bundle was negatively associated with blood CHO level (r = -0.458, p = 0.016). DSI tractography is capable of evaluating the microstructural integrity of the white matter bundle in T2DM and is related to clinical cognitive scores and related biochemical indices; therefore, it can help to predict early white matter abnormalities in T2DM.
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 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) | 0,001 | 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 ».