Correlation Between the Fractional Amplitude of Low-Frequency Fluctuation and Cognitive Defects in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: The fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFFs) can detect spontaneous brain activity. However, the association between abnormal brain activity and cognitive function, amyloid protein (Aβ), and emotion in Alzheimer's disease (AD) patients remains unclear. Objective: This study aimed to survey alterations in fALFF in different frequency bands and the relationship between abnormal brain activity, depressive mood, and cognitive function to determine the potential mechanism of AD. Methods: We enrolled 34 AD patients and 32 healthy controls (HC). All the participants underwent resting-state magnetic resonance imaging, and slow-4 and slow-5 fALFF values were measured. Subsequently, the study determined the correlation of abnormal brain activity with mood and cognitive function scores. Results: AD patients revealed altered mfALFF values in the slow-5 and slow-4 bands. In the slow-4 band, the altered mfALFF regions were the right cerebellar crus I, right inferior frontal orbital gyrus (IFOG), right supramarginal gyrus, right precuneus, angular gyrus, and left middle cingulate gyrus. Elevated mfALFF values in the right IFOG were negatively associated with Montreal Cognitive Assessment scores, Boston Naming Test, and Aβ1-42 levels. The mfALFF value of the AD group was lower than the HC group in the slow-5 band, primarily within the right inferior parietal lobule and right precuneus. Conclusions: Altered mfALFF values in AD patients are linked with cognitive dysfunction. Compared with HCs, Aβ1-42 levels in AD patients are related to abnormal IFOG activity. Therefore, mfALFF could be a potential biomarker of AD.
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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 ».