MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408646494 · doi:10.1186/s41747-025-00570-5

Connectivity related to major brain functions in Alzheimer disease progression: microstructural properties of the cingulum bundle and its subdivision using diffusion-weighted MRI

2025· article· en· W4408646494 sur OpenAlexfundno aff
Mattia Ricchi, Guido Campani, Anastasiia Nagmutdinova, Villiam Bortolotti, Danilo Greco, Carlo Golini, James T. Grist, Leonardo Brizi, Claudia Testa

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology Experimental · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsUniversity of Southern CaliforniaBioClinicaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyBiogen
Mots-clésCingulum (brain)Diffusion MRINeuroscienceFractional anisotropyTractographyWhite matterPsychologyUncinate fasciculusAlzheimer's diseaseDementiaMedicineMagnetic resonance imagingPathologyRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The cingulum bundle is a brain white matter fasciculus associated with the cingulate gyrus. It connects areas from the temporal to the frontal lobe. It is composed of fibers with different terminations, lengths, and structural properties, related to specific brain functions. We aimed to automatically reconstruct this fasciculus in patients with Alzheimer disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) and to assess whether trajectories have different microstructural properties in relation to dementia progression. METHODS: Multi-shell high angular resolution diffusion imaging-HARDI image datasets from the "Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative"-ADNI repository of 10 AD, 18 MCI, and 21 cognitive normal (CN) subjects were used to reconstruct three subdivisions of the cingulum bundle, using a probabilistic approach, combined with measurements of diffusion tensor and neurite orientation dispersion and density imaging metrics in each subdivision. RESULTS: The subdivisions exhibit different pathways, terminations, and structural characteristics. We found differences in almost all the diffusivity metrics among the subdivisions (p < 0.001 for all the metrics) and between AD versus CN and MCI versus CN subjects for mean diffusivity (p = 0.007-0.038), radial diffusivity (p = 0.008-0.049) and neurite dispersion index (p = 0.005-0.049). CONCLUSION: Results from tractography analysis of the subdivisions of the cingulum bundle showed an association in the role of groups of fibers with their functions and the variance of their properties in relation to dementia progression. RELEVANCE STATEMENT: The cingulum bundle is a complex tract with several pathways and terminations related to many cognitive functions. A probabilistic automatic approach is proposed to reconstruct its subdivisions, showing different microstructural properties and variations. A larger sample of patients is needed to confirm results and elucidate the role of diffusion parameters in characterizing alterations in brain function and progression to dementia. KEY POINTS: The microstructure of the cingulum bundle is related to brain cognitive functions. A probabilistic automatic approach is proposed to reconstruct the subdivisions of the cingulum bundle by diffusion-weighted images. The subdivisions showed different microstructural properties and variations in relation to the progression of dementia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Radiology ExperimentalMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207