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Enregistrement W4367301520 · doi:10.1101/2023.04.28.538592

Repeated MRI scans of the human brain: diurnal oscillations in healthy adults and bipolar disorder patients

2023· preprint· en· W4367301520 sur OpenAlexafffund
Matthew Carlucci, Tristram A. Lett, Sofia Chavez, Alexandra Malinowski, Nancy J. Lobaugh, Artūras Petronis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesLietuvos Mokslo TarybaKrembil FoundationCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésCircadian rhythmBipolar disorderCerebral blood flowHuman brainNeuroscienceNeuroimagingRhythmBrain activity and meditationDiffusion MRIPsychologyDiurnal temperature variationMagnetic resonance imagingCardiologyMedicineInternal medicineElectroencephalographyRadiologyCognitionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Regulation of biological processes according to a 24-hr rhythm is essential for the normal functioning of an organism. Temporal variation in brain MRI data has often been attributed to circadian or diurnal oscillations; however, it is not clear if such oscillations exist. We provide the first evidence that diurnal oscillations indeed govern multiple MRI metrics. We recorded cerebral blood flow, diffusion-tensor metrics, T1 relaxation, and cortical structural features every three hours over a 24-hr period in each of 16 male controls and eight male bipolar disorder patients. Diurnal oscillations were detected in numerous MRI metrics at the whole-brain level, and regionally. Rhythmicity parameters in the bipolar disorder patients were similar to the controls for most metrics, except for a larger phase variation in cerebral blood flow. The ubiquitous nature of diurnal oscillations has broad implications for neuroimaging studies and furthers our understanding of the dynamic nature of the human brain.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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