A multi-modal application of magnetic resonance imaging (MRI) techniques to identify and quantify brain abnormalities in retired professional football players
Notice bibliographique
Résumé
High contact sports put athletes at a higher risk of sustaining a concussion. This work focused on assessing regional brain health in aging, retired Canadian Football League (rCFL) players years to decades after retirement. Advanced, quantitative magnetic resonance imaging (MRI) techniques were implemented to identify and quantify microstructural brain white matter damage, cognitive functional signal characteristics (fractal dimension (FD) and amplitude of low frequency fluctuations (ALFF) and fractional ALFF (fALFF)), and cerebral blood flow (CBF) dysregulation. Due to the high reproducibility of diffusion tensor imaging (DTI) and resting state functional MRI (rsfMRI), a Z-scoring approach exploring outliers relative to a large normative dataset was implemented to examine each rCFL subject individually. However, arterial spin labelling (ASL) data is more sensitive to scanner inconsistencies, therefore a group-wise analysis was performed with the CBF and ASL spatial coefficient of variance (ASL sCoV) data. Minimal microstructural damage was detected in the rCFL subjects, but a substantial amount of functional and CBF abnormalities were present. The FD was significantly reduced in 48 of 91 regions-of-interest (ROIs) examined, and the four rCFL subjects with the highest number of abnormal ROIs all exhibited worse motor speed, social functioning and general health scores than the other rCFL subjects. Furthermore, the ALFF analysis identified the cerebellum, parietal lobe ROIs, and central sub-cortical ROIs to be consistently abnormal. Finally, the temporal occipital fusiform cortex, superior parietal gyrus, caudate nucleus, and the cerebellum were significantly abnormal bilaterally based on CBF and ASL sCoV values, which also correlated with worse physical functioning and elevated daily chronic pain. This work adds to the growing literature that brain changes are present later in life that may be related to concussions and repetitive sub-concussive head impacts sustained years earlier. Several consistently damaged ROIs also correlated with adverse clinical presentations to indicate areas of future research.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 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 ».