Two cases report on the relationship between white matter hyperintensity volume and cognitive dysfunction in cerebral small vessel disease based on magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: With the development of magnetic resonance imaging (MRI) technology, most of the research tends to find that there is a significant positive correlation between white matter hyperintensities (WMHs) and cognitive dysfunction in cerebral small vessel vascular disease. In this paper, we report 2 cases of cerebral small vessel disease with significant differences in cognitive function and analyze them by multidimensional assessment using imaging technology so as to provide a methodological reference for identifying and diagnosing the causes of differences in cognitive function in cerebral small vessel disease patients. PATIENT CONCERNS: Patient 1 was a 64-year-old middle-aged man who presented 10 years ago with slow reaction time, memory loss, and loss of self-care ability, and MRI suggested multiple ischemic infarct foci with cerebral white matter changes. Patient 2 was a 69-year-old middle-aged woman, who did not have any significant abnormalities in cognitive function, and imaging suggested multiple ischemic foci, infarct foci, and cerebral white matter degeneration. DIAGNOSIS: MRI showed a large fusion of high signal in the cerebral white matter in both patients, which belonged to the category of cerebral small vessel disease according to the Fazekas classification of grade 3. INTERVENTIONS: We used imaging techniques to compare the 2 MRI brain white matter high signals in a multidimensional manner and further compared the differences in cognitive functioning between the 2 in terms of brain age, brain functional networks, focal loading of white matter fiber tracts, and neuropsychological scales. OUTCOMES: Brain age difference was assessed by whole-brain level and brain function network, white matter fiber bundle lesion load, and Montreal Cognitive Assessment and Mini-Mental State Examination scale scores; the results suggested that patient 1 had relatively poor cognitive function. LESSONS: In this paper, we concluded that the volume of high white matter signal in WMH is not positively correlated with the severity of cognitive impairment. In addition to cerebral WMHs, we believe that alterations in cerebral network connectivity and white matter microstructure may be the neuroimaging basis of cognitive decline in patients with WMH, which may provide a new idea for the early diagnosis of cognitive function in patients with cerebral small vessel disease.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».