White matter microstructural differences identified using multi-shell diffusion imaging in six-year-old children born very preterm
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The underlying microstructural properties of white matter differences in children born very preterm (<32 weeks gestational age) can be investigated in depth using multi-shell diffusion imaging. The present study compared white matter across the whole brain using diffusion tensor imaging (DTI) and neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) metrics in children born very preterm and full-term children at six years of age. We also investigated associations between white matter microstructure with early brain injury and developmental outcomes. METHOD: Multi-shell diffusion imaging, T1-weighted anatomical MR images and developmental assessments were acquired in 23 children born very preterm (16 males; mean scan age: 6.57 ± 0.34 years) and 24 full-term controls (10 males, mean scan age: 6.62 ± 0.37 years). DTI metrics were obtained and neurite orientation dispersion index (ODI) and density index (NDI) were estimated using the NODDI diffusion model. FSL's tract-based spatial statistics were performed on traditional DTI metrics and NODDI metrics. Voxel-wise comparisons were performed to test between-group differences and within-group associations with developmental outcomes (intelligence and visual motor abilities) as well as early white matter injury and germinal matrix/intraventricular haemorrhage (GMH/IVH). RESULTS: In comparison to term-born children, the children born very preterm exhibited lower fractional anisotropy (FA) across many white matter regions as well as higher mean diffusivity (MD), radial diffusivity (RD), and ODI. Within-group analyses of the children born very preterm revealed associations between higher FA and NDI with higher IQ and VMI. Lower ODI was found within the corona radiata in those with a history of white matter injury. Within the full-term group, associations were found between higher NDI and ODI with lower IQ. CONCLUSION: Children born very preterm exhibit lower FA and higher ODI than full-term children. NODDI metrics provide more biologically specific information beyond DTI metrics as well as additional information of the impact of prematurity and white matter microstructure on cognitive outcomes at six years of age.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».