Microstructural Characterization of Short Association Fibers Related to Long‐Range White Matter Tracts in Normative Development
Notice bibliographique
Résumé
Short association fibers (SAFs) in the superficial white matter play a key role in mediating local cortical connections but have not been well-studied as innovations in whole-brain diffusion tractography have only recently been developed to study superficial white matter. Characterizing SAFs and their relationship to long-range white matter tracts is crucial to advance our understanding of neurodevelopment during the period from childhood to young adulthood. This study aims to (1) map SAFs in relation to long-range white matter tracts, (2) characterize typical neurodevelopmental changes across these white matter pathways, and (3) investigate the relationship between microstructural changes in SAFs and long-range white matter tracts. Leveraging a cohort of 616 participants ranging in age from 5.6 to 21.9 years old, we performed quantitative diffusion tractography and advanced diffusion modeling with diffusion tensor imaging (DTI) and neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI). Robust linear regression models were applied to analyze microstructural features, including fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), axial diffusivity (AD), radial diffusivity (RD), intracellular volume fraction (ICVF), isotropic volume fraction (ISOVF), and orientation dispersion index (ODI). Our results reveal that both SAFs and long-range tracts exhibit similar overall developmental patterns, characterized by negative associations of MD, AD, and RD with age and positive associations of FA, ICVF, ISOVF, and ODI with age. Notably, FA, AD, and ODI exhibit significant differences between SAFs and long-range tracts, suggesting distinct neurodevelopmental trajectories between superficial and deep white matter. In addition, significant differences were found in MD, RD, and ICVF between males and females, highlighting variations in neurodevelopment. This normative study provides insights into typical microstructural changes of SAFs and long-range white matter tracts during development, laying a foundation for future research to investigate atypical development and dysfunction in disease pathology.
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 ».