Decoding Brain Development and Aging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The aging process induces a variety of changes in the brain detectable by magnetic resonance imaging (MRI). These changes include alterations in brain volume, fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) white matter hyperintense lesions, and variations in tissue properties such as relaxivity, myelin, iron content, neurite density, and other microstructures. Each MRI technique offers unique insights into the structural and compositional changes occurring in the brain due to normal aging or neurodegenerative diseases. Age-related brain volume changes encompass a decrease in gray matter and an increase in ventricular volume, associated with cognitive decline. White matter hyperintensities, detected by FLAIR, are common and linked to cognitive impairments and increased risk of stroke and dementia. Tissue relaxometry reveals age-related changes in relaxivity, aiding the distinction between normal aging and pathological conditions. Myelin content, measurable by MRI, changes with age and is associated with cognitive and motor function alterations. Iron accumulation, detected by susceptibility-sensitive MRI, increases in certain brain regions with age, potentially contributing to neurodegenerative processes. Diffusion MRI provides detailed insights into microstructural changes such as neurite density and orientation. Neurofluid imaging, using techniques like gadolinium-based contrast agents and diffusion MRI, reveals age-related changes in cerebrospinal and interstitial fluid dynamics, crucial for brain health and waste clearance. This review offers a comprehensive overview of age-related brain changes revealed by various MRI techniques. Understanding these changes helps differentiate between normal aging and pathological conditions, aiding the development of interventions to mitigate age-related cognitive decline and other symptoms. Recent advances in machine learning and artificial intelligence have enabled novel methods for estimating brain age, offering also potential biomarkers for neurological and psychiatric disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».