Stable brain PET metabolic networks using a multiple sampling scheme
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interregional communication within the human brain is essential for maintaining functional integrity. A promising approach for investigating how brain regions communicate relies on the assumption that the brain operates as a complex network. In this context, positron emission tomography (PET) images have been suggested as a valuable source for understanding brain networks. However, such networks are typically assembled through direct computation without accounting for outliers, impacting the reliability of group representative networks. In this study, we used brain [18F]fluoro-2-deoxyglucose PET data from 1,227 individuals in the Alzheimer’s disease (AD) continuum from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative cohort to develop a novel method for constructing stable metabolic brain networks that are resilient to spurious data points. Our multiple sampling scheme generates brain networks with greater stability compared with conventional approaches. The proposed method is robust to imbalanced datasets and requires 50% fewer subjects to achieve stability than the conventional method. We further validated the approach in an independent AD cohort (n = 114) from São Paulo, Brazil (Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo). This innovative method is flexible and improves the robustness of metabolic brain network analyses, supporting better insights into brain connectivity and resilience to data variability across multiple radiotracers for both health and disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle