Assessment of resting state structural-functional relationships in perisylvian region during the early weeks after birth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the structural-functional (S-F) relationships of the perisylvian region during the first weeks after birth in the resting state. Previous joint S-F studies of perisylvian development were mainly conducted on individual structural and functional metrics. By employing a weighted combination of metrics, joint S-F studies can enhance the understanding of perisylvian development in neonates, thereby providing valuable features for the prediction of neurodevelopmental disorders. To this end, we employed both structural and functional metrics derived from 16 perisylvian sub-regions (PSRs). Structural metrics included morphological and myelination measures, while functional metrics encompassed functional connectivity (FC) values between a designated seed PSR and the remaining PSRs. In addition, fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF) for all PSRs was computed and used as a distinct group of functional metrics. During statistical procedure, based on sparse canonical correlation analysis (CCA), the structural metrics were correlated with each respective group of functional metrics. Then, CCA was employed to delineate regional interdependencies and derive combined structural-functional features. The findings revealed that combined features outperform individual metrics for characterizing the normal development of the PSRs in term neonates. The myelination is prominently related to both fALFF and FCs, while morphological metrics of the PSRs have very limited contribution in combined structural features. Among the designated PSRs, the FCs of both the right insula and Heschl’s gyrus with other PSRs demonstrated a more robust correlation with the combined structural features.
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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 | 0,002 |
| 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 ».