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Enregistrement W4200239585 · doi:10.1155/2021/9961864

Brain Model Based on the Canonical Ensemble with Functional MRI: A Thermodynamic Exploration of the Neural System

2021· article· en· W4200239585 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueComplexity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiElanTakeda Pharmaceutical CompanyIXICONorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbGE HealthcareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAbbVieAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésComputer scienceArtificial neural networkThermodynamic systemThermodynamic stateThermodynamic processStatistical physicsArtificial intelligenceMaterial propertiesPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective . System modeling is an important method to study the working mechanisms of the brain. This study attempted to build a model of the brain from the perspective of thermodynamics at the system level, which brought a new perspective to brain modeling. Approach . Regarding brain regions as systems, voxels as particles, and intensity of signals as energy of particles, the thermodynamic model of the brain was built based on the canonical ensemble theory. Two pairs of activated regions and two pairs of inactivated brain regions were selected for comparison in this study, and the thermodynamic properties based on the proposed model were analyzed. In addition, the thermodynamic properties were extracted as input features for the detection of Alzheimer’s disease. Main Results . The experimental results verified the assumption that the brain follows thermodynamic laws. This demonstrated the feasibility and rationality of the proposed brain thermodynamic modeling method, indicating that thermodynamic parameters drawn from our model can be applied to describe the state of the neural system. Meanwhile, the brain thermodynamic model achieved good accuracy in the detection of Alzheimer’s disease, suggesting the potential application of thermodynamic models in auxiliary diagnosis. Significance . (1) In the previous studies, only some thermodynamic parameters in physics were analogized and applied to brain image analysis, while, in this study, a complete system model of the brain was proposed through the principles of thermodynamics. And, based on the neural system models proposed, thermodynamic parameters were obtained to describe the observation and evolution of the neural system. (2) Based on the proposed thermodynamic models, we found and confirmed that the neural system also follows the laws of thermodynamics: the activation of system always leads to increased internal energy, increased free energy, and decreased entropy as what is discovered in many other systems besides classic thermodynamic system. (3) The detection of neural disease was demonstrated to benefit from the thermodynamic model, which confirmed that the thermodynamic model proposed can indeed describe the evolution of the neural system diseases. And it further implied the immense potential of thermodynamics in auxiliary diagnosis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,121 · 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