Exploration of the correlation between superficial cerebral veins identified using susceptibility-weighted imaging findings and cognitive differences between sexes based on deep learning: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to investigate the association of superficial cerebral veins (SCVs) with sex-related cognitive differences and the possible hemodynamic mechanisms underlying these associations. Methods: This investigation was a prospective case-control study. A total of 344 healthy volunteers were recruited. In all, 200 volunteers were included to establish the deep learning model, and 144 volunteers were used for the research, including 72 males (50%) and 72 females (50%). No significant differences in age (P=0.358) or education (P=0.779) were observed between the sexes. Cognitive functioning was evaluated using neuropsychological tests, including the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment-Basic (MOCA-B). Susceptibility-weighted imaging scans were acquired with a 3.0 T magnetic resonance imaging system using a 32-channel high-resolution phased array coil. Minimum intensity projection images were obtained by reconstructing susceptibility-weighted imaging data. A deep learning model was trained on the minimum intensity projection images to quantify the diameter, tortuosity index, length, and the number of SCVs in the bilateral cerebral hemispheres. Finally, the association between cognitive differences between males and females and the properties of the SCVs was analyzed. Results: The MMSE and MOCA-B scores of males were significantly higher than those of females (P<0.05). Males had more SCVs in the bilateral cerebral hemispheres than did females (right hemisphere: P<0.01; left hemisphere: P<0.05). The number of SCVs in the right cerebral hemisphere was significantly and positively correlated with the MMSE and MOCA-B scores (correlation coefficients: 0.246 and 0.201, respectively; P<0.05). The number of SCVs in the left cerebral hemisphere was positively correlated with the MMSE scores (correlation coefficient: 0.196; P<0.05) and the MOCA-B scores. In this study, no significant correlations were observed between cognition and the diameter, length, or tortuosity index of the SCVs in the bilateral cerebral hemispheres. Conclusions: The cognitive function of males was better than that of females, and the different numbers of SCVs may be one of the explanations for this phenomenon of sex-based differences in cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».