Regional Radiomics Similarity Networks Reveal Distinct Subtypes and Abnormality Patterns in Mild Cognitive Impairment
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.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with mild cognitive impairment (MCI) of different subtypes show distinct alterations in network patterns. The first aim of this study is to identify the subtypes of MCI by employing a regional radiomics similarity network (R2SN). The second aim is to characterize the abnormality patterns associated with the clinical manifestations of each subtype. An individual-level R2SN is constructed for N = 605 normal controls (NCs), N = 766 MCI patients, and N = 283 Alzheimer's disease (AD) patients. MCI patients' R2SN profiles are clustered into two subtypes using nonnegative matrix factorization. The patterns of brain alterations, gene expression, and the risk of cognitive decline in each subtype are evaluated. MCI patients are clustered into "similar to the pattern of NCs" (N-CI, N = 252) and "similar to the pattern of AD" (A-CI, N = 514) subgroups. Significant differences are observed between the subtypes with respect to the following: 1) clinical measures; 2) multimodal neuroimaging; 3) the proportion of progression to dementia (61.54% for A-CI and 21.77% for N-CI) within three years; 4) enriched genes for potassium-ion transport and synaptic transmission. Stratification into the two subtypes provides new insight for risk assessment and precise early intervention for MCI patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle