Assessment of Structural Connectivity and Brain Volumes after tDCS in Stroke: A Machine-learning Method
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke causes numerous symptoms, including impaired motor skills, sensation languages, and cognitive functions. Previous studies revealed non-invasive brain stimulation techniques could enhance sensory, cognitive, and motor function. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of transcranial direct current stimulation on functional communication, motor learning, and cognitive function in patients with ischemic stroke. Methods and Materials: The research method of this study was quasi-experimental with pre-test and post-test designs with three groups. Twenty-four patients were enrolled at the beginning. After written consent before the intervention, the Fugl-Meyer Assessment, Montreal Cognitive Assessment Test, and Mini-Mental State Exam were performed at three different time points. Furthermore, functional and structural neuroimaging (DTI, fMRI) were exploited before and after the intervention. Regarding the intervention process, transcranial direct current stimulation (tDCS) was used for twelve 30-minute daily sessions for the patients. Data were analyzed via in-house MATLAB-SPM12, FSL, and scikit-learn. Results: The figures for the FMA test of the active group increased after the intervention (P<0.05). Additionally, the figure for both screening tests increased after the treatment in the active group (P<0.05). Regarding the results of DTI, a significant difference was found in some regions, such as the right inferior occipital. Moreover, the best results were achieved by Random Forest, CatBoost, and XGBoost models in classifying groups by DTI data. Conclusion: Transcranial direct-current stimulation has been proven to be an effective rehabilitation for post-stroke impairments. We assessed the different structural and functional neuroimaging methods to determine which could display the effect of tDCS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».