In search of a unifying theory of white matter aging: improving the understanding of tract-wise degeneration using multi-parametric signatures of morphometry and microstructure
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While tract-wise differences in volume and microstructure are common targets of investigation in age-related changes in the white matter (WM), there has been relatively little exploration into other attributes of tract morphometry or its relation to microstructure in vivo, and limited understanding on how they jointly inform the interpretation of the WM aging trajectory. This study examines ten WM tracts for tract-wise differences in morphometry (i.e. volume, length, and volume-to-length ratio) and microstructural integrity (i.e. fractional anisotropy, mean diffusivity, axial diffusivity, and radial diffusivity) using diffusion MRI data from the Human Connectome Project in Aging (HCP-A) with the goal of laying the foundation for a unified model of age-related WM microstructure-morphometry trajectories with a special focus on sex differences. Results indicated widely heterogeneous patterns of decline and morphometry-microstructural associations across tracts. Multi-parametric signatures of decline suggest stages or mechanisms of degeneration that differ between sexes. This work highlights the value of integrating microstructural and morphometric measures of WM health instead of observing them separately, suggesting multiple modes of WM degeneration.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».