Investigating the effects of healthy cognitive aging on brain functional connectivity using 4.7 T resting-state functional Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Functional changes in the aging human brain have been previously reported using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Earlier resting-state fMRI studies revealed an age-associated weakening of intra-system functional connectivity (FC) and age-associated strengthening of inter-system FC. However, the majority of such FC studies did not investigate the relationship between age and network amplitude, without which correlation-based measures of FC can be challenging to interpret. Consequently, the main aim of this study was to investigate how three primary measures of resting-state fMRI signal – network amplitude, network topography, and inter-network FC – are affected by healthy cognitive aging. Methods We acquired resting-state fMRI data on a 4.7 T scanner for 105 healthy participants representing the entire adult lifespan (18-85 years of age). To study age differences in network structure, we combined ICA-based network decomposition with sparse graphical models. Results Older adults displayed lower blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal amplitude in all functional systems with sensorimotor networks showing the largest age differences. Our age comparisons of network topography and inter-network FC demonstrated a substantial amount of age-invariance in the brain’s functional architecture. Despite architecture similarities, old adults displayed a loss of communication efficiency in our inter-network FC comparisons, driven primarily by FC reduction in frontal and parietal association cortices. Together, our results provide a comprehensive overview of age effects on fMRI-based FC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».