Early childhood development of white matter fiber density and morphology
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood is an important period for cognitive and brain development, though white matter changes specific to this period remain understudied. Here we utilize a novel analytic approach to quantify and track developmental changes in white matter micro- and macro-structure, calculated from individually oriented fiber-bundle populations, termed "fixels". Fixel-based analysis and mixed-effects models were used to assess tract-wise changes in fiber density and bundle morphology in 73 girls scanned at baseline (ages 4.09-7.02, mean = 5.47, SD = 0.81), 6-month (N = 7), and one-year follow-up (N = 42). For comparison, we also assessed changes in commonly utilized diffusion tensor metrics: fractional anisotropy (FA), and mean, radial and axial diffusivity (MD, RD, AD). Maturational increases in fixel-metrics were seen in most major white matter tracts, with the most rapid increases in the corticospinal tract and slowest or non-significant increases in the genu of the corpus callosum and uncinate fasciculi. As expected, we observed developmental increases in FA and decreases in MD, RD and AD, though percent changes were smaller relative to fixel-metrics. The majority of tracts showed more substantial morphological than microstructural changes. These findings highlight early childhood as a period of dynamic white matter maturation, characterized by large increases in macroscopic fiber bundle size, mild changes in axonal density, and parallel, albeit less substantial, changes in diffusion tensor metrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».