Multi-modal normalization of resting-state using local physiology reduces changes in functional connectivity patterns observed in mTBI patients
Notice bibliographique
Résumé
Blood oxygenation level dependent (BOLD) resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) may serve as a sensitive marker to identify possible changes in the architecture of large-scale networks following mild traumatic brain injury (mTBI). Differences in functional connectivity (FC) measurements derived from BOLD rs-fMRI may however be confounded by changes in local cerebrovascular physiology and neurovascular coupling mechanisms, without changes in the underlying neuronally driven connectivity of networks. In this study, multi-modal neuroimaging data including BOLD rs-fMRI, baseline cerebral blood flow (CBF0) and cerebrovascular reactivity (CVR; acquired using a hypercapnic gas breathing challenge) were collected in 23 subjects with reported mTBI (14.6±14.9 months post-injury) and 27 age-matched healthy controls. Despite no group differences in CVR within the networks of interest (P > 0.05, corrected), significantly higher CBF0 was documented in the mTBI subjects (P < 0.05, corrected), relative to the controls. A normalization method designed to account for differences in CBF0 post-mTBI was introduced to evaluate the effects of such an approach on reported group differences in network connectivity. Inclusion of regional perfusion measurements in the computation of correlation coefficients within and across large-scale networks narrowed the differences in FC between the groups, suggesting that this approach may elucidate unique changes in connectivity post-mTBI while accounting for shared variance with CBF0. Altogether, our results provide a strong paradigm supporting the need to account for changes in physiological modulators of BOLD in order to expand our understanding of the effects of brain injury on large-scale FC of cortical networks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».