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Enregistrement W4283270611 · doi:10.1155/2022/1181030

K-Means Clustering Algorithm–Based Functional Magnetic Resonance for Evaluation of Regular Hemodialysis on Brain Function of Patients with End-Stage Renal Disease

2022· article· en· W4283270611 sur OpenAlexaboutno aff
Yan Cheng, Yan Yu

Notice bibliographique

RevueComputational and Mathematical Methods in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgorithmHemodialysisMagnetic resonance imagingDialysisMontreal Cognitive AssessmentEnd stage renal diseaseCluster analysisStage (stratigraphy)MedicineMathematicsInternal medicineDiseaseCognitive impairmentRadiologyStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was to evaluate the effects of regular hemodialysis (HD) on the brain function of patients with end-stage renal disease (ESRD). Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) based on improved k-means clustering algorithm (k-means) was proposed to scan the brains of 30 regular dialysis patients with end-stage renal disease (ESRD) (experimental group) and 30 normal volunteers (control group). The proposed algorithm was compared with the traditional k-means algorithm and mean shift algorithm and applied to the magnetic resonance scan of patients with ESRD on long-term regular HD. The results showed that the neuropsychological cognitive function (NSCF) evaluation result of the test group was much better than that of the control group, and the difference was statistically obvious ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo>&lt;</a:mo> <a:mn>0.05</a:mn> </a:math> ). The results of blood biochemistry, Digit Symbol Substitution Test (DSST), and Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) in the test group showed no statistical difference compared with those in the control group. The running time of the improved k-means algorithm was dramatically shorter than that of traditional k-means algorithm, showing statistical difference ( <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>&lt;</c:mo> <c:mn>0.05</c:mn> </c:math> ). Comparison among the improved and traditional k-means algorithm and mean shift algorithm suggested that the improved k-means algorithm showed a lower error rate for image segmentation, and the differences were statistically remarkable ( <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo>&lt;</e:mo> <e:mn>0.05</e:mn> </e:math> ). In conclusion, the improved k-means algorithm showed better time efficiency and the lowest error rate in processing rs-fMRI images than the traditional k-means algorithm and mean shift algorithm, and the effects of regular HD on the brains of patients with ESRD were evaluated effectively.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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