Neurite Density and Kurtosis in the Gray Matter of People With Early Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Classic models of diffusion-weighted imaging, especially diffusion tensor imaging, are unsuitable for application to the cortical gray matter given its high microstructural complexity. As such, most neuroimaging studies have focused on gross structural effects of schizophrenia, such as cortical thickness differences. More recently developed models, such as neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) and diffusion kurtosis imaging (DKI), incorporate higher-resolution data and may provide more sensitive descriptions of schizophrenia pathology with more specific interpretations. METHODS: We applied the NODDI and DKI models to the cortical gray matter of people with early schizophrenia (n = 54) and healthy control participants (n = 51) from the Human Connectome Project for Early Psychosis dataset. Comparisons between groups were made using region-of-interest and clustering approaches. The effect sizes of these approaches were compared with those of cortical thickness differences. We also investigated the relationship between these parameters and lifetime antipsychotic usage. RESULTS: Cortical thickness differences were most prominent between groups in terms of global effect size and spatial extent. We also observed a diffuse, right hemisphere-dominant increase in mean kurtosis and isotropic diffusion fraction throughout the gray matter, which was not fully explained by partial volume effects. Additionally, a lower neurite density index (NDI) correlated with greater lifetime antipsychotic usage. CONCLUSIONS: Increases in mean kurtosis and isotropic diffusion fraction are both markers of schizophrenia, consistent with inflammation models of the gray matter in schizophrenia. NDI reduction, reflecting intraneurite pathology, becomes prominent only in individuals with greater disease burden.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».