An fNIRS-based investigation of cerebral hemodynamic responses during verbal fluency task and n-back task in individuals with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early detection of mild cognitive impairment (MCI) is crucial for preventing Alzheimer's disease (AD). This study aims to explore alterations in brain co-functional connectivity between cognitively healthy individuals and those with cognitive impairment during a verbal fluency task (VFT) using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). The investigation examines changes in brain activation patterns in both MCI patients and healthy controls during the VFT and 1-back task, and identifies correlations between cognitive function and brain activation areas using fNIRS technology. Methods: This study evaluated markers for screening MCI by performing the VFT and 1-back task using a 67-channel fNIRS to measure changes in oxyhemoglobin (HbO) levels in the bilateral prefrontal and temporal lobes of 108 healthy controls (HC) and 103 participants with MCI. The severity of patients' symptoms was assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale, neuropsychiatric symptoms were evaluated with the Symptom Checklist-90 (SCL-90), and sleep quality was assessed using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Results: Compared with the HC group, the MCI group showed a significant reduction in MoCA scores, with no significant differences in education level, PSQI, and SCL-90 scores. There was no significant difference in brain activation levels between the MCI and HC groups during the VFT. However, during the 1-back task, the MCI group exhibited significantly reduced activation levels in channels 33, 54, 49, and 47, as well as in the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and frontal eye fields (FEF). Moreover, the mean HbO levels in these channels, DLPFC, and FEF during the 1-back task were found to be significantly correlated with MoCA scores. Discussion: When performing the VFT and 1-back task, our study found that patients with MCI exhibited reduced brain activity levels in the DLPFC and FEF only during the 1-back task. This diminished task-induced brain activity was significantly positively correlated with MoCA scores and was less influenced by mental health and sleep quality. The 1-back task may be a more optimal paradigm for the early detection of MCI compared to the VFT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».