Default mode network perturbations in Alzheimer's disease: an fMRI study in Klang Valley, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The default mode network (DMN) is a large neural network that has a significant correlation with Alzheimer's disease (AD). Grey matter volume (GMV) and functional connectivity (FC) involving the regions of the DMN have been noted to differ significantly between AD and healthy older adults. Nevertheless, there is a paucity of data on the structural and functional changes in the DMN of AD patients in Malaysia. We conducted a cross-sectional study in Klang Valley, Malaysia, to evaluate AD subjects compared to healthy controls (HC) using a resting-state functional MRI (rs-fMRI) experiment. We recruited 22 subjects (AD=11, HC=11) and conducted neuropsychological tests such as the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini Mental State Examination (MMSE), and Clinical Dementia Rating (CDR). The subjects then underwent rs-fMRI scans, and subsequently, we quantitatively analysed the GMV by Voxel based Morphometry (VBM) using the structural data. We also utilised the CONN toolbox on Statistical Parametric Mapping (SPM) software to evaluate the FC and activation of the nodes of the DMN. In comparison with the HC group, the AD group demonstrated a reduction in GMV 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. Moreover, there was a significant decrease in the FC of the nodes of the DMN noted on rs-fMRI (cluster-size corrected p<0.05). In particular, the precuneus and anterior cingulate cortex had decreased FC in AD compared to HC. Hence, structural and resting-state fMRI can detect distinct imaging biomarkers of AD based on GMV and DMN functional connectivity profiles. This tool can be used as a non-invasive tool for improving the feature detection and diagnosis of AD in the Malaysian population.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».