Mapping of Structure-Function Age-Related Connectivity Changes on Cognition Using Multimodal MRI
Notice bibliographique
Résumé
a similar spatial pattern of FC and SC or instead is mapped by distinct sets of distributed connectivity patterns. To this end, we used a longitudinal, within-subject, multimodal approach aiming to combine brain data from diffusion-weighted MRI (DW-MRI), and functional MRI (fMRI) with behavioral evaluation, to better understand how changes in FC and SC correlate with changes in cognition in a sample of older adults. FC and SC measures were derived from the multimodal scans acquired at two time points. Change in FC and SC was correlated with 13 behavioral measures of cognitive function using Partial Least Squares Correlation (PLSC). Two of the measures indicate an age-related change in cognition and the rest indicate baseline cognitive performance. FC and SC-cognition correlations were expressed across several cognitive measures, and numerous structural and functional cortical connections, mainly cingulo-opercular, dorsolateral prefrontal, somatosensory and motor, and temporo-parieto-occipital, contributed both positively and negatively to the brain-behavior relationship. Whole-brain FC and SC captured distinct and independent connections related to the cognitive measures. Overall, we examined age-related function-structure associations of the brain in a comprehensive and integrated manner, using a multimodal approach. We pointed out the behavioral relevance of age-related changes in FC and SC. Taken together, our results highlight that the heterogeneity in distributed FC and SC connectivity patterns provide unique information about the variable nature of healthy cognitive aging.
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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 | 0,001 |
| 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 ».