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Enregistrement W3111572554 · doi:10.1002/alz.039589

Volumetric, shape and microstructural alterations of the hippocampal subfields in healthy aging

2020· article· en· W3111572554 sur OpenAlexaff
Aurélie Bussy, Eric Plitman, Raihaan Patel, Alyssa Salaciak, Sarah Farzin, Saashi A. Bedford, Marie‐Lise Béland, Stéphanie Tullo, Gabriel A. Devenyi, M. Mallar Chakravarty

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubiculumHippocampal formationVoxelDentate gyrusFornixWhite matterNeuroscienceHippocampusAkaike information criterionGrey matterPsychologyArtificial intelligenceAnatomyMagnetic resonance imagingNuclear medicineMathematicsComputer scienceBiologyMedicineStatisticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although several volumetric studies have attempted to examine the relationship between hippocampal subfields and age, their findings are heterogenous. Here, in addition to typical volumetric measures, we investigated age‐related alterations of hippocampal subfield shape and microstructure. Method The present work included 161 healthy participants (ages 18‐81) recruited as part of two local datasets. Standard T1‐weighted (T1w; MPRAGE sequence, 1 mm3 voxels) and high‐resolution T2‐weighted (T2w, 0.64 mm3 voxels) magnetic resonance images were acquired. The minc‐bpipe‐library pipeline (https://github.com/CobraLab/minc‐bpipe‐library) was used to preprocess images. The MAGeT‐Brain algorithm (Pipitone et al., 2014) was utilized for segmentation of the hippocampal subfields (Amaral et al., 2016). The volume and shape (i.e. surface area [SA] and displacement) of the grey matter (GM) subfields (i.e. Cornus Ammonis [CA]1, CA2CA3, CA4 and dentate gyrus [CA4DG], stratum radiatum/lacunosum/moleculare and subiculum) and the volume of associated white matter (WM) regions (i.e. fimbria, fornix, alveus and mammillary bodies [MB]) were estimated using T1w images. Mean T1w/T2w signal intensity ratio (Glasser & Van Essen, 2011) of each subfield was calculated to examine microstructural alterations sensitive to myelin. Linear‐mixed effects models and Akaike information criterion were used to select the most appropriate age relationships from multiple fits (i.e. linear, quadratic, and cubic) for each structure of interest. Sex and ipsilateral hippocampal GM or WM volume were included as covariates. Statistical analyses were performed in R 3.5.0; comparisons surviving p<0.05 (Bonferroni‐corrected) were reported. Result Right CA1 and alveus volumes were positively cubically related to age and bilateral CA4DG volumes were negatively linearly related to age. T1w/T2w intensity linearly decreased with age for all subregions except for bilateral fornix and MB, which expressed quadratic evolution with age (Figures 1‐2). Age was also inversely related to bilateral SA reduction in the head and medial‐posterior hippocampus, and lateral outward and medial inward displacement (Figure 3). Conclusion The current work suggests that certain subfields of the hippocampus are more (e.g. CA1) or less (e.g. CA4DG) preserved in healthy aging. These differences do not appear to be explained by microstructural variation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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