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Enregistrement W4286714342 · doi:10.26599/bsa.2019.9050012

Visualizing the neuroanatomical changes in Han Chinese adulthood: A pseudo-longitudinal study based on age-related large-scale statistical Chinese brain atlases

2019· article· en· W4286714342 sur OpenAlexaff
Lin Shi, Peipeng Liang, Andrew A. Li, Raymond K Wong, Yishan Luo, Kai Liu, Lening Li, Kuncheng Li

Notice bibliographique

RevueBrain Science Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyNeuroscienceBrain cortexNeuropathologyBrain sizeCortex (anatomy)PsychologyAnatomyBiologyMedicineMagnetic resonance imagingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Understanding how brain changes over lifetime provides the basis for new insights into neurophysiology and neuropathology. In this study, we carried out a pseudo-longitudinal study based on age-related Chinese brain atlases (i.e., Chinese2020) constructed from large-scale volumetric brain MRI data collected in normal Han Chinese adults at varying ages. Methods: In order to quantify the deformation and displacement of brains for each voxel as age increases, optical flow algorithm was employed to compute motion vectors between every two consecutive brain templates of the age-related brain atlas, i.e., Chinese2020. Results: Dynamic age-related neuroanatomical changes in a standardized brain space were shown. Overall, our results demonstrate that brain inward deformation (mainly due to atrophy) can appear in adulthood and this trend generally accelerates as age increases, affecting multiple regions including frontal cortex, temporal cortex, parietal cortex, and cerebellum, whereas occipital cortex is least affected by aging, and even showed some degree of outward deformation in the midlife. Conclusion: Our findings indicated more complicated age-related changes instead of a simple trend of brain volume decrease, which may be in line with the recently increasing interests in the age-related cortical complexity with other morphometry measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,371 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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