The R1-weighted connectome: complementing brain networks with a myelin-sensitive measure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Myelin plays a crucial role in how well information travels between brain regions. Many neurological diseases affect the myelin in the white matter, making myelin-sensitive metrics derived from quantitative MRI of potential interest for early detection and prognosis of those conditions. Complementing the structural connectome, obtained with diffusion MRI tractography, with a myelin sensitive measure could result in a more complete model of structural brain connectivity and give better insight into how the myeloarchitecture relates to brain function. In this work we weight the connectome by the longitudinal relaxation rate (R1) as a measure sensitive to myelin, and then we assess its added value by comparing it with connectomes weighted by the number of streamlines (NOS). Our analysis reveals differences between the two connectomes both in the distribution of their weights and the modular organization. Additionally, the rank-based analysis shows that R1 is able to separate different classes (unimodal and transmodal), following a functional gradient. Overall, the R1-weighted connectome provides a different perspective on structural connectivity taking into account white matter myeloarchitecture. Author summary In the present work, we integrate a myelin sensitive MRI metric into the connectome and compare it with a connectome weighted with a standard diffusion-derived metric, number of streamlines (NOS). Our analysis shows that the R1-weighted connectome complements the NOS-weighted connectome. We show that the R1-weighted average distribution does not follow the same trend as the NOS strength distribution, and the two connectomes exhibit different modular organization. We also show that unimodal cortical regions tend to be connected by more streamlines, but the connections exhibit a lower R1-weighted average, while the transmodal regions tend to have a higher R1-weighted average but fewer streamlines. In terms of network communication, this could imply that the unimodal regions require more connections with lower myelination, whereas the transmodal regions take more myelinated, but fewer, connections for a reliable transfer of information.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».