基于结构脱的功能连接体的大脑年龄预测提供了更高的认知关联
Huan Chen1, Haiyan Wang, Mingxia Yu
1Department of Internal Medicine, Huiqiao Medical Center, Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China.
Neuroreport
|November 23, 2023
概括
这项研究引入了一种使用结构脱的功能连接体来预测大脑年龄的新方法. 这种方法通过揭示与认知得分的更强烈关联来增强对衰老中的认知衰退的理解.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 医疗成像医学成像
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 预测大脑年龄是大脑疾病和衰老的潜在生物标志物.
- 有限的研究存在于正常老龄化人口中的认知关联.
研究的目的:
- 提出一种新的方法来预测大脑年龄,使用结构脱的功能连接体.
- 为了研究大脑年龄预测差异的认知关联,在一个正常的老化队列.
主要方法:
- 使用结构连接体波器将功能连接体分解为结构脱的功能连接体.
- 将该方法应用于正常衰老个体的大数据集.
- 使用原始和结构脱的功能连接体训练大脑年龄预测模型.
主要成果:
- 在预测年龄和时间表年龄之间取得了很高的相关性 (r=0.77).
- 发现大脑年龄预测差异和认知分数 (MMSE,MoCA) 之间的显著关系.
- 结构脱的功能连接体驱动的大脑年龄预测差异显示与认知得分的相关性更强 (MMSE: r=-0.27;MoCA: r=-0.32).
结论:
- 结构脱的功能连接方法提供了一个更具个体特异性的功能网络.
- 这种新的方法可以提高大脑年龄预测的性能.
- 这些发现为更好地了解衰老中的认知衰退提供了帮助.
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