Análise de medidas em grafos para conectividade funcional em redes de modo padrão na demência da doença de Alzheimer leve utilizando técnicas de aprendizado de máquina
Bibliographic record
Abstract
As doencas neurodegenerativas podem ser consideradas, entre outros aspectos, doencas de redes neurofuncionais, cuja patologia se inicia em determinada parte de uma rede e se espalha atraves das areas interconectadas. A doenca de Alzheimer (DA) e a doenca neurodegenerativa mais comum e se caracteriza, principalmente, por um declinio cognitivo lentamente progressivo, secundario a deposicao anormal de proteinas como beta amiloide e tau, causando degeneracao de redes como a Rede de Modo Padrao (RMP). Neste contexto, e cada vez mais relevante o estudo de alteracoes em redes de conectividade funcional como potenciais biomarcadores nas fases iniciais da doenca. Entre os diversos metodos disponiveis, o imageamento por ressonância magnetica funcional aliado a analise teorica de grafos (ATG) tem se mostrado uma tecnica promissora em mensurar alteracoes funcionais precoces no espectro da DA. Neste trabalho, investigamos o uso de ATG na RMP com o intuito de avaliar a integridade de conectividade funcional, em pacientes com Comprometimento Cognitivo Leve amnestico (CCLa), Demencia da DA (DDA) leve e idosos saudaveis por meio de ressonância magnetica funcional em repouso. Utilizamos tecnicas de aprendizado de maquina para verificar se e possivel classificar individuos nos tres grupos utilizando medidas de grafos. Para o estudo, foram coletados dados de 50 idosos saudaveis, 27 pacientes com CCLa com evidencia de fisiopatologia da DA e 35 pacientes com DDA leve submetidos a imageamento por ressonância magnetica funcional (iRMF) a 3.0T sem tarefas especificas. As imagens foram pre-processadas, normalizadas ao espaco padrao do Instituto Neurologico de Montreal (MNI152) e convertidas em grafos de conectividade funcional utilizando a biblioteca Neuroimaging in Python (NIPY - http://nipy.org/nipy/). Assim, foram geradas medidas globais e de centralidade baseadas nos grafos obtidos para a RMP. Foram encontradas alteracoes da conectividade funcional na RMP entre os 3 grupos, conforme previsto na literatura, em especial, em indices de conectividade envolvendo regioes frontal medial (bilateral), frontal medial orbital (bilateral), cingulo posterior (bilateral) e precuneo (bilateral). Para valores de centralidade, foram encontradas alteracoes significantes na regiao frontal medial orbital direito e precuneo direito (utilizando as centralidades de intermediacao e de Katz respectivamente). Nao foram encontradas alteracoes estatisticamente relevantes para nenhuma das medidas globais obtidas. Em conclusao, utilizamos a metodologia descrita na literatura e conseguimos encontrar alteracoes funcionais relevantes em diversas regioes do cerebro; Tambem encontramos alteracoes funcionais em indices de centralidade, que corroboram com pesquisas realizadas nos ultimos anos, e que apontam para o estudo dessas medidas como possiveis biomarcadores para DA. Abstract
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".