The small world networks property and cognitive function in the frontal low-grade glioma patients: a pre-and-postoperative fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the property of brain functional networks and cognitive function changes in patients with frontal lobe low-grade gliomas ( LGG ). Methods 8 cases of suspected frontal lobe LGG patients were undergone with resting-fMRI scanning to analyze the small-world property of the LGG , meanwhile the LGG groups had Montreal (MoCA) cognitive score exam compared with the control group. Results The value of MoCA was 22.5±1.5 , 21.8±2.0, and 27.9±2.1 respectively with statistical significance (P<0.05) in the LGG groups and the control groups.The LGG group cognitive score was significantly lower than that in the control group with statistical significance (P<0.05 ). As to threshold, the two groups were consistent with the small world property.The LGG local efficiency was smaller than that of the controls, the postoperative small world properties(σ=2.49)were lower than that the pre-operative (σ=2.68), the largest brain function areas of preoperative information transmission were respectively the supramarginal gyrus, posterior cingulate, insula, and the postoperative being the precuneus, calcarine sulcus and superior frontal gyrus. The maximum cluster coefficient of the preoperative functional network were respectively the entorhinal cortex, transverse temporal gyrus and the calcarine sulcus, and postoperative were Wilson, transverse temporal gyri and occipital gyrus.Preoperative information transmission path was less than the postoperative, and the small world properties were positively correlated with MoCA. Conclusion LGG accompany by the changes of cognitive function, and with the small world network property pre-and post-operation. Key words: Low-grade gliomas; Small-world networks; Cognitive
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».