Shape-related characteristics of age-related differences in subcortical structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVES With an increasing aging population, it is important to gain a better understanding of biological markers of aging. Subcortical volume is known to differ with age; additionally considering shape-related characteristics may provide a better index of age-related differences in subcortical structure. Recently fractal dimensionality has been shown to be more sensitive to age-related differences, but this measure is borne out of mathematical principles, rather than quantifying a neurobiologically relevant characteristic directly. We considered four distinct measures of shape and how they relate to aging and fractal dimensionality: surface-to-volume ratio, sphericity, long-axis curvature, and surface texture. METHODS Structural MRIs from two samples, with a combined sample size of over 600 healthy adults across the adult lifespan, were used to measure age-related differences in the structure of the thalamus, putamen, caudate, and hippocampus. For each structure, volume and fractal dimensionality were calculated, as well as each of the four distinct shape measures. These measures were then examined in their utility in explaining age-related variability in brain structure. RESULTS The four shape measures were able to account for 80-90% of the variance in fractal dimensionality, indicating that these measures were sensitive to the same shape characteristics. Of the distinct shape measures, surface-to-volume ratio was the most sensitive aging biomarker. CONCLUSION Though volume is often used to characterize inter-individual differences in subcortical structures, our results demonstrate that additional measures can be useful complements to volumetry. Our results indicate that shape characteristics of subcortical structures are useful biological markers of healthy aging.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».