TY -的A2Łabuz-Roszak贝亚特盟——吴Zhanxiong盟——吴,金惠AU - Chen Xumin AU -李,荀盟——沈,剑盟——香港,回族PY - 2022 DA - 2022/07/04 TI -识别阿尔茨海默病进展阶段使用静息状态功能连通性网络拓扑的措施:比较研究SP - 9958525六世- 2022 AB -静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)已被广泛用来研究大脑功能连通性(FC)改变各种神经系统疾病。目前,各种计算方法提出了估计大脑不同区域之间的连接强度,FC网络的边缘的重量。然而,很少有人知道哪种模式更敏感的阿尔茨海默病(AD)的进展。本研究相对rs-FC网络的拓扑属性特征采用皮尔逊相关性(PC),动态时间规整(DTW),和组信息引导独立分量分析(GIG-ICA),旨在调查这些方法的敏感性和有效性区分广告阶段。共有54个学科从阿尔茨海默病的神经影像学(安迪)数据库,分为健康控制(HC),轻度认知障碍(MCI),和广告组,被纳入本研究。网络级(全球效率和特征路径长度)和节点(聚类系数)指标被用来捕捉groupwise区别在HC, MCI,和广告组。结果表明,几乎没有发现显著差异根据全球效率和特征路径长度。然而,聚类系数,52岁大脑包裹敏感发现广告发展与GIG-ICA rs-FC网络构建,远远超过个人电脑(6包)和DTW(3包裹)。这表明GIG-ICA更敏感比PC和DTW广告发展。结果还证实,AD-linked FC变化主要出现在时间,扣带,和角区域,这可能有助于临床诊断的广告。 Overall, this study provides insights into the topological properties of rs-FC networks over AD progression, suggesting that FC strength estimation of FC networks cannot be neglected in AD-related graph analysis. SN - 0953-4180 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9958525 DO - 10.1155/2022/9958525 JF - Behavioural Neurology PB - Hindawi KW - ER -