Coupling analysis between functional and structural brain networks in Alzheimer's disease
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
The coupling between functional and structural brain networks is difficult to clarify due to the complicated alterations in gray matter and white matter for the development of Alzheimer's disease (AD). A cohort of 112 participants [normal control group (NC, 62 cases), mild cognitive impairment group (MCI, 31 cases) and AD group (19 cases)], was recruited in our study. The brain networks of rsfMRI functional connectivity (rsfMRI-FC) and diffusion tensor imaging structural connectivity (DTI-SC) across the three groups were constructed, and their correlations were evaluated by Pearson's correlation analyses and multiple comparison with Bonferroni correction. Furthermore, the correlations between rsfMRI-SC/DTI-FC coupling and four neuropsychological scores of mini-mental state examination (MMSE), clinical dementia rating-sum of boxes (CDR-SB), functional activities questionnaire (FAQ) and montreal cognitive assessment (MoCA) were inferred by partial correlation analyses, respectively. The results demonstrated that there existed significant correlation between rsfMRI-FC and DTI-SC (p < 0.05), and the coupling of rsfMRI-FC/DTI-SC showed negative correlation with MMSE score (p < 0.05), positive correlations with CDR-SB and FAQ scores (p < 0.05), and no correlation with MoCA score (p > 0.05). It was concluded that there existed FC/SC coupling and varied network characteristics for rsfMRI and DTI, and this would provide the clues to understand the underlying mechanisms of cognitive deficits of AD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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