Functional connectivity key feature analysis of cognitive impairment patients based on microstate brain network
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) is the initial phase of Alzheimer's disease (AD). The cognitive decline is linked to abnormal connectivity between different regions of the brain. Most brain network studies fail to consider the changes in brain patterns and do not reflect the dynamic pathological characteristics of patients. Therefore, this paper proposes a method for constructing brain networks based on microstate sequences. It also analyzes the microstate temporal parameters and introduces a new feature, the brain homeostasis coefficient (Bhc), to quantify the stability of patient brain connections. The results showed that microstate class B parameters were higher in the MCI than in the HC group. Additionally, the Bhc values in most channels of the MCI and AD groups were lower than those of the HC group, with the most significant differences observed in the right frontal lobe. These differences were statistically significant (P < 0.05). The findings indicate that connectivity in the right frontal lobe may be most severely disrupted in patients with cognitive impairment. Furthermore, the Montreal Cognitive Assessment score showed a strong positive correlation with Bhc. This suggests that Bhc could be a novel biomarker for evaluating cognitive function in patients with cognitive impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».