Relationship between Neuroimaging and Cognition in Frontotemporal Dementia: A [ 18 F]FDG PET and Structural MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frontotemporal dementia (FTD) is a clinically and pathologically heterogeneous condition with a prevalence comparable to Alzheimer’s Disease for patients under sixty-five years of age. Gray matter (GM) atrophy and glucose hypometabolism are important biomarkers for the diagnosis and evaluation of disease progression in FTD. However, limited studies have systematically examined the association between cognition and neuroimaging in FTD using different imaging modalities in the same patient group. Methods We examined the association of cognition using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) with both GM volume and glucose metabolism using structural magnetic resonance imaging (MRI) and 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography scanning ([18F]FDG PET) in 21 patients diagnosed with FTD. Standardized uptake value ratio (SUVR) using the brainstem as a reference region was the primary outcome measure for [18F]FDG PET. Partial volume correction was applied to PET data to account for disease-related atrophy. Results Significant positive associations were found between whole-cortex GM volume and MoCA scores (r = 0.461, p = 0.035). The association between whole-cortex [18F]FDG SUVR and MoCA scores was not significant (r = 0.374, p = 0.094). GM volumes of the frontal cortex (r = 0.540, p = 0.011), caudate (r = 0.616, p = 0.002), and insula (r = 0.568, p = 0.007) were also significantly correlated with MoCA, as were SUVR values of the insula (r = 0.508, p = 0.018), thalamus (r = 0.478, p = 0.028), and posterior cingulate cortex (PCC) (r = 0.472, p = 0.030). Discussion Whole-cortex atrophy is associated with cognitive dysfunction, and this effect is larger than for cortical hypometabolism as measured with [18F]FDG PET. At the regional level, focal atrophy and/or hypometabolism in the frontal lobe, insula, PCC, thalamus, and caudate seem to imply the importance of these regions for the decline of cognitive function in FTD. Furthermore, these results highlight how functional and structural changes may not overlap and might contribute to cognitive dysfunction in FTD in different ways. Our findings provide insight into the relationships between structural, metabolic, and cognitive changes due to FTD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».