Advanced diffusion imaging in grey matter reflects individual differences in cognitive ability in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Diffusion-weighted imaging is a tool that can non-invasively provide insights into the microstructure of a given brain region. Various advanced techniques exist within the diffusion-weighted imaging space that each provides valuable insights into different aspects of microstructure. In the following study, we sought to examine whether the combination of derived diffusion metrics (tensors, neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), and mean apparent propagator (MAP) MRI) in grey-matter regions could reliably predict cognitive performance in older adults, and whether these findings were replicable across datasets. First, we demonstrated that all combinations of diffusion metrics could reliably determine participant characteristics and were significant predictors of age. Second, we found that a combination of Tensor, NODDI, and MAP-MRI metrics within the hippocampus could predict Rey Auditory Verbal Learning Task (RAVLT) performance in older adults above and beyond any combination of two metrics alone. We also found these diffusion metrics were able to reliably predict RAVLT performance and Trails B performance, but not performance on a One-Back working memory task. We also found that these same combinations of metrics could predict working memory performance, but not memory performance within a region associated with working memory (right hemisphere nucleus accumbens). Taken together, these findings indicate that these diffusion metrics provide valuable information on grey-matter microstructure independent of one another, and that the ability to obtain both NODDI and MAP-MRI-based information from multi-shell diffusion scans more than justifies additional scan time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».