Seed-based morphometry of nodes in the default mode network among patients with Alzheimer’s disease in Klang Valley, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The default mode network (DMN) is a prominent neural network in the human brain that exhibits a substantial association with Alzheimer’s disease (AD). Functional connectivity (FC) and grey matter volume (GMV) were reported to differ between AD and healthy controls (HC). Nevertheless, available evidence is scarce regarding the structural and functional alterations observed in individuals diagnosed with Alzheimer’s disease (AD) within the context of Malaysia. A prospective cross-sectional study was conducted in the Klang Valley region of Malaysia. A total of 22 participants were enlisted for the study, following a thorough clinical assessment completed by geriatricians. The participants underwent a series of neuropsychological tests, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), and Clinical Dementia Rating (CDR). The participants were classified into two groups, namely AD (Alzheimer’s disease) and HC (healthy controls), before the acquisition of resting-state functional magnetic resonance imaging (Rs-fMRI) images. The analysis of voxel-based morphometry (VBM) was conducted using SPM 12, a widely used software package in the field of neuroimaging, implemented in MATLAB. The primary objective of this analysis was to assess the grey matter volume (GMV). The CONN toolbox was employed to assess the functional connectivity (FC) and activation patterns of the nodes inside the default mode network (DMN). In this pilot project, a cohort of 22 participants was enlisted, consisting of 11 individuals with Alzheimer’s disease (AD) with an age range of 64-84 years (mean age 76.36 ± 0.52) and 11 healthy controls (HC) with an age range of 64-79 years (mean age 69.91 ± 5.34). In the Alzheimer’s disease (AD) group, there was a reduction in grey matter volume (GMV) observed in several brain regions when compared to the healthy control (HC) group. Specifically, decreased GMV was found in the right and left inferior temporal gyrus, left superior frontal gyrus, right superior frontal gyrus medial segment, right gyrus rectus, right temporal lobe, left putamen, and right precuneus, respectively. The significance level for the Rs-FC analysis was established at a cluster-size corrected p-value of less than 0.05. A notable reduction in the activation of the nodes within the default mode network (DMN) was observed in individuals with Alzheimer’s disease (AD) compared to healthy controls (HC). This drop was notably evident in the functional connectivity of the precuneus and anterior cingulate cortex in both AD and HC groups, as well as in the comparison between AD and HC groups. Resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) can identify specific imaging biomarkers associated with Alzheimer’s disease by analysing grey matter volume (GMV) and default mode network (DMN) functional connectivity (FC) profiles. Consequently, there is promise for utilising resting- state fMRI as a non-invasive approach to enhance the detection and diagnosis of Alzheimer’s disease within the Malaysian community.
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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 ».