HBP：機器學習使用高階功能連接可以區伴有或不伴有認知障礙的2型高血壓與健康人群

2改型乳癌(T2DM)與心理障礙系統性，并或許進展為癡呆。然而，對T2DM系統性性癡呆的腦部動態機制仍知之甚少。近年來的靜息狀態動態性MRI高分辨率動態聯接性(FC)分析歸功于其在T2DM新設心理動態傷害(T2DM-CI)分析中的潛在價值。然而，由于敏感性較低，他們主要運用于單心理因素統計分析，不適合洞察T2DM-CI中FC“方式而”的轉變。

近期，Human Brain Mapping 雜志刊文提出運用二階FC來洞察T2DM-CI中的誘發聯接方式而，并運用于多元的、基于機器學習的戰略。

為了更高地了解T2DM引致的心理動態傷害，該分析對23例T2DM-CI和27例T2DM-noCI病癥以及50例健康解讀(HCs)順利完成了分析，分析了T2DM-CI和T2DM無心理動態傷害(T2DM-noCI)之間的這種方式而否多種不同。首先基于多個腦部區對之間的動態FC時間序列的時間該系統建立大規模二階腦部因特網，然后運用這些信息從匹配的HC中基于擁護向量機歸納T2DM-CI（以及T2DM-noCI)。

基于聲學的二階動態聯接（dHOFC）因特網緊密結合框架及2改型乳癌伴心理內分泌（T2DM-CI）與健康解讀組（HC）的因特網歸納。

T2DM-CI與HC以及T2DM-noCI與HC的分辨發揮

右LCD辨識了根據必需振幅（95.83%）從2改型乳癌伴心理內分泌（T2DM-CI）和健康解讀（HC）之間的歸納中必需的前兩個基于分辨聲學的二階動態聯接（dHOFC）終端。

基于聲學的二階動態聯接性(dHOFC)特征的散點圖[(a)和(b)分別堅稱dHOFC終端1和終端2的局部聚類系數，與2改型乳癌新設心理傷害(T2DM-CI)組蒙特利爾心理分析(MoCA)得分相對于。

右LCD辨識從無心理障礙的2改型乳癌(T2DM-noCI)和健康解讀(HC)的歸納中，根據必需振幅(90.38%)必需的第1個分辨性動態二階動態聯接(dHOFC)終端。

該分析基本概念在T2DM-CI與HC的鑒別病患中授予了79.17%的統計分析，但在T2DM-noCI與HC的歸納病患中僅授予了59.62%的統計分析。T2DM-CI與HC相比存在誘發的二階FC方式而，這與T2DM-NOCI多種不同。

該分析是首次基于腦部動態因特網對T2DM-CI和HC以及T2DM-noCI和HC順利完成歸納分析。采用腦部dHOFC因特網來大大提高樣品疾病引致的腦部動態變化的靈敏度。結果證明，跨大規模腦部內因特網的dFC存在鑒別該系統性，可以將T2DM-CI（和T2DM-noCI)與HC分辨開來。通過緊密結合dHOFC因特網，并借助機器學習順利完成基于因特網的歸納，首次洞察了與T2DM所致心理傷害系統性的幾種共變異dFC,其中一些dFC與MoCA和AVLT-IR分析的病癥心理能力顯著系統性?；赿HOFC的T2DM-noCI與HC的歸納不如T2DM-CI與HC的歸納，且dHOFC特征多種不同，提示T2DM-CI限于嚴重的腦部內分泌，或許多種不同于T2DM-noCI。該分析透過了有價值的信息，或許更容易理解T2DM系統性的中樞神經系統的轉變。

該分析證明，T2DM引致的心理動態傷害或許存在廣為的動態聯接轉變。這一結果更容易更高地理解T2DM引致的中樞神經系統的變化。

出處出處

Classification of type 2 diabetes mellitus with or without cognitive impairment from healthy controls using high-order functional connectivity.