DTI study of white matter fiber integrity and the association with cognitive impairment after subcortical infarction
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the relationship between white matter fiber integrity and cognitive impairment after subcortical infarction, and to explore the possible mechanism with diffusion tensor imaging (DTI). Methods Total of 37 subcortical infarction patients with cognitive impairment were recruitded from March 2016 to December 2018. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to evaluate the cognitive function. DTI was performed to obtain the fractional anisotropy (FA) of white matter fiber in the whole brain. The correlation between FA values and MoCA scores was analyzed by Pearson correlation analysis and partial correlation analysis and then the multiple linear regression model was established. Results Correlation analysis showed that decreased FA values in the bilateral external capsule, cingulate gyrus, and superior longitudinal fasciculus (SLF), inferior fronto⁃occipital fasciculus (IFOF), fasciculus，anterior limb of internal capsule, anterior and superior corona radiata were significantly correlated with MoCA scores (P < 0.05, for all). Multiple linear regression analysis showed that MoCA scores affected the SLF (P=0.042) and IFOF (P=0.006). Conclusions Impaired white matter filber integrity of the ipsilesional SLF and IFOF can be imaging biomarkers for cognitive impairment after subcortical infarction.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».