Differentiating between bipolar and unipolar depression using prefrontal activation patterns: Promising results from functional near infrared spectroscopy (fNIRS) findings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar depression (BD) is a unique, severe and prevalent mental illness that shares many similarities in symptoms with unipolar depression (UD). Improving precision of their diagnoses would enhance treatment outcome and prognosis for both conditions. This study aims to provide evidence from functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) as a potential tool to differentiate UD and BD based on their differences in hemodynamic change in the prefrontal cortex during verbal fluency tasks (VFT). METHODS: We enrolled 179 participants with clinically confirmed diagnoses, including 69 UD patients, 68 BD patients and 42 healthy controls(HC). Every participant was assessed using a 45-channel fNIRS and various clinical scales. FINDINGS: Compared with HC, region-specific fNIR leads show UD patients had significant lower hemodynamic activation in 4 particular pre-frontal regions: 1) the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), 2) orbitofrontal cortex (OFC), 3) bilateral ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC) and 4) left inferior frontal gyrus (IFG). In contrast, BD vs. HC comparisons showed only significant lower hemodynamic activation in the LIFG area. Furthermore, compared to BD patients, UD patients showed decreased hemodynamic activation changes in the VLPFC region. CONCLUSION: Our results show significant frontal lobe activation pattern differences between UD and BD groups. fNIRS can be a potential tool to increase diagnostic precision for these conditions. In particular, the VLPFC area holds promise to be a useful site for such differentiation for further investigations.
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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 | 0,001 | 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 ».