Characterizing the spatial patterns and determinants of cerebrospinal fluid pseudorandom flow in the human brain with low b-value diffusion MRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The circulation of cerebrospinal fluid (CSF) is essential for maintaining brain homeostasis and clearance, and impairments in its flow can lead to various brain disorders. Recent studies have shown that CSF effective motility can be interrogated using low b-value diffusion magnetic resonance imaging (low-b dMRI). Nevertheless, the spatial organization of intracranial CSF flow dynamics remains largely elusive. Here, we developed a whole-brain voxel-based analysis framework, termed CSF pseudo-diffusion spatial statistics (CΨSS), to examine CSF mean pseudo-diffusivity (MΨ), a measure of CSF flow magnitude derived from low-b dMRI. We showed that intracranial CSF MΨ demonstrates characteristic covariance patterns by employing seed-based correlation analysis. Next, we applied non-negative matrix factorization analysis to further elucidate the covariance patterns of CSF MΨ in a hypothesis-free, data-driven way. We identified 10 distinct CSF compartments with high reproducibility and reliability, reflected by a high mean adjusted Rand index with a low standard deviation (0.82 [SD: 0.018]) in split-half analyses of the discovery multimodal aging dataset (n = 187). The identified patterns displayed similar MΨ across three replication datasets. In discovery and replication multimodal aging cohorts (unique n = 264), our study revealed that age, sex, brain atrophy, ventricular anatomy, and cerebral perfusion differentially influence MΨ across these CSF spaces. Notably, of the 35 individuals exhibiting anomalous CSF flow patterns, five displayed clinically consequential incidental findings on multimodal neuroradiological examinations, which were not observed in other participants (p = 3.04 × 10-5). Our work sets forth a new paradigm to study CSF flow, with potential applications in clinical settings.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».