Resting-state EEG networks characterized by intramodular and global hyperconnectivity in depressive sample
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Depression is characterized by a pattern of specific changes in the network organization of brain functioning. Objectives We researched a graph structure specificity in a depressive student sample by analyzing resting-state EEG. All possible combinations of graph metrics, frequency bands, and sensors/sources levels of networks were examined. Methods We recorded resting-state EEG in fourteen participants with high Beck Depression Inventory score (24.4 ± 9.7; 20.4 ± 1.5 y.o.; 14 females; 1 left-handed) and fourteen participants with a low score (6.8 ± 3.7; 21.3 ± 2.0 y.o.; 8 females; 1 left-handed). We applied weighted phase-lag index (wPLI) to construct functional networks at sensors and sources levels and computed characteristic path length (CPL), clustering coefficient (CC), index of modularity (Q), small-world index (SWI) in 4-8, 8-13, 13-30, and 4-30 Hz frequency bands. We used Mann-Whitney U-test (p < 0.05) to investigate between-group differences in the graph metrics. Results The depressive sample was characterized by increased CC and Q in the 4-30 Hz band networks and decreased CPL in the beta-band network (sensors-level for CPL and CC, and sources-level for Q). Conclusions Elevated CC and Q may relate to an increase of intramodular connectivity, and CPL reduction reflects the global connectivity increasing. We hypothesize that intramodular hyperconnectivity could explain the rise of global functional connectivity in participants with depressive symptoms. Funding: This research has been supported by the Interdisciplinary Scientific and Educational School of Lomonosov Moscow State University ‘Brain, Cognitive Systems, Artificial Intelligence’. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».