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Enregistrement W4412831590 · doi:10.1162/imag.a.115

High resolution diffusion tensor imaging of the human cortex reveals non-linear trajectories over the healthy lifespan

2025· article· en· W4412831590 sur OpenAlexafffund
Jesus Alejandro Acosta‐Franco, Graham Little, Christian Beaulieu

Notice bibliographique

RevueImaging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDiffusion MRIDiffusionCortex (anatomy)High resolutionTensor (intrinsic definition)Resolution (logic)NeurosciencePsychologyPhysicsMedicineMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceGeologyMagnetic resonance imagingGeometryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human cortex undergoes significant macrostructural and microstructural changes across the lifespan, which can be assessed using high-resolution diffusion tensor imaging (DTI). In healthy individuals, diffusion is typically greater perpendicular to the cortical surface, aligning with neuronal bodies and apical dendrites. This study examined DTI metrics in 190 healthy individuals (ages 5-74 years) to characterize normative cortical changes across neurodevelopment and aging. Whole-brain DTI data were acquired with 1.5 mm isotropic resolution and a b-value of 1000 s/mm² acquired in only 3:36 minutes at 3T. Cortical segmentation was performed exclusively on diffusion images to yield thickness, radiality, fractional anisotropy (FA), mean (MD), axial (AD), and radial diffusivity (RD) in total cortex as well as five lobes and were compared versus age. Cortical thickness decreased exponentially which differed from the diffusion metric cross-sectional age trajectories. FA, MD, AD, and RD exhibited u-shaped trajectories reaching minimum values in adulthood (~20-40 years). In contrast, radiality showed a cubic pattern, declining in childhood, stabilizing from 20-55 years, then decreasing again after 55, with the largest early-life changes in the temporal and occipital lobes and later-life declines in the frontal and parietal lobes. Steeper childhood DTI changes may reflect increased myelination of tangential fibers, as well as the growth of neuronal axons, somata, and dendrites, while elderly changes likely indicate reduced cell body density and radius. This study provides a baseline for future research into neurodevelopment and neurodegenerative diseases across the lifespan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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