White matter microstructural alterations and brain metabolism distributions in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to use simultaneous 18 F-FDG PET/MRI based on Automated Fiber Quantification (AFQ) to determine whether there is a relationship between white matter microstructure changes and glucose metabolism distribution in PD. The study involved 38 subjects, including 23 parkinson's disease (PD) patients and 15 age and sex-matched healthy controls (HC). Primary clinical data and cognitive assessments were collected. All subjects underwent a simultaneous 18 F-FDG PET/MRI scan. AFQ was utilized to calculate tract-wise diffusion properties of 20 major white matter tracts. PD patients showed reduced mean Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores compared to HC subjects ( P < 0.05). PD patients showed higher mean diffusivity (MD) ( P = 0.047) and axial diffusivity (AD) ( P = 0.02) along the right corticospinal tract (CST) compared to HC. The microstructural change of CST was mainly located in the parietal part (node 67–100). Compared to HC, PD patients had FDG hypermetabolism in the right paracentral lobule ( P = 0.0204) and bilateral putamen (left: P = 0.0075; right: P = 0.0155) and hypometabolism in the right calcarine ( P = 0.0489). Hypermetabolism was found in the right paracentral lobule, which connects with the cortex of the right CST, and positively correlated with MD (r = 0.612, P < 0.001) and AD (r = 0.516, P < 0.001). We observed microstructural changes and glucose metabolism distribution characteristics in PD patients. These results may provide imaging evidence for studying the pathology of PD.
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) | 0,000 | 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 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 ».