Modeling Isotropic and Anisotropic Diffusion in Aging Brain White Matter with MRI
Notice bibliographique
Résumé
The cognitive decline that accompanies normal adult aging is associated with degeneration of the brain’s connectivity backbone, the white matter (WM). Age-related WM degeneration includes both (i) neuronal disconnection resulting from a loss of WM fibers and (ii) reduced conduction efficiency among intact neuronal connections resulting from disorganization and degradation of the WM fibers that remain. The development of single-shell diffusion MRI has made it possible to probe WM degeneration in-vivo at its earliest microstructural stages by measuring the anisotropy of the microscopic diffusion of water molecules in WM tissue. Diffusional changes in aging reflect both processes specific to anisotropic WM fibers, such as their disorganization and degradation, as well as elevated isotropic diffusivity that results from extra-fiber processes, such as an enlargement of the extracellular space associated with fiber loss. These two classes of diffusion effects—anisotropic and isotropic—are presumably associated with different cognitive domains, so they can potentially serve as differential targets for preventing and treating pathological aging. Unfortunately, conventional scale-invariant measures of diffusion anisotropy (the most common being fractional anisotropy, FA) inherently conflate anisotropic with isotropic effects. The purpose of this PhD thesis is to investigate diffusion anisotropy measures that, rather than being scale-invariant, are invariant under elevated isotropic diffusivity, so that fiber-specific diffusional changes and elevated isotropic diffusivity can be distinguished. I investigate how these measures can be extracted by fitting both a one- and two-compartment model of diffusion to single-shell diffusion MRI data, and I test a hypothesis that these measures can be used to uncover positive age associations of anisotropy in regions of complex fiber architecture to reflect selective degeneration of secondary crossing fibers. I further devise a mathematical framework for interpreting the outcome of these model fits to single-shell diffusion MRI data, and I derive a nonlinear relationship between the one- and two-compartment models that implicates the sensitivity and explanatory power of their respectively derived metrics to age-related processes. Ultimately, this thesis provides a foundation for understanding how to harness the power of single-shell diffusion MRI data for probing age-related WM degeneration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».