HBP：机器学习使用高阶功能连接可以七区伴有或不伴有认知障碍的2型糖尿病与健康人群

2型式高血压(T2DM)与感知障碍系统性，并或许方面为痴呆。然而，对T2DM依赖性痴呆的脊髓新功能机制仍知之甚少。近来的静息状态新功能性磁共五振激光新功能连接起来性(FC)数据分析证明了其在T2DM合并感知新功能妨碍(T2DM-CI)数据分析中所的潜在价值。然而，由于敏感性很低，他们主要采行单状况统计分析，不适于揭示T2DM-CI中所FC“方式上”的扭转。

近期，Human Brain Mapping 杂志发表文章重申运用新进FC来揭示T2DM-CI中所的异常连接起来方式上，并采行多元的、基于人工智能的策略。

为了更多地了解T2DM导致的感知新功能妨碍，该数据分析对23亦然T2DM-CI和27亦然T2DM-noCI病变以及50亦然有益折衷(HCs)进行了数据分析，数据分析了T2DM-CI和T2DM无感知新功能妨碍(T2DM-noCI)密切关系的这种方式上确实不同。首先基于多个脊髓区对密切关系的一个系统FC星期序列的星期同步建立大规模新进脊髓网路，然后运用这些接收者从匹配的HC中所基于支持乘积机分类学T2DM-CI（以及T2DM-noCI)。

基于物理性质的新进新功能连接起来（dHOFC）网路重构基础及2型式高血压友感知新外周（T2DM-CI）与有益折衷组（HC）的网路分类学。

T2DM-CI与HC以及T2DM-noCI与HC的界定展现

任左显示器显示了根据可选择频率（95.83%）从2型式高血压友感知新外周（T2DM-CI）和有益折衷（HC）密切关系的分类学中所可选择的从前两个基于界定物理性质的新进新功能连接起来（dHOFC）结点。

基于物理性质的新进新功能连接起来性(dHOFC)基本特征的散点图[(a)和(b)分别表示dHOFC结点1和结点2的连续性聚类系数，与2型式高血压合并感知妨碍(T2DM-CI)组蒙特利尔感知评估(MoCA)得分相比较。

任左显示器显示从无感知障碍的2型式高血压(T2DM-noCI)和有益折衷(HC)的分类学中所，根据可选择频率(90.38%)可选择的第1个界定性一个系统新进新功能连接起来(dHOFC)结点。

该数据分析静态式在T2DM-CI与HC的辨识治疗中所给予了79.17%的比率，但在T2DM-noCI与HC的分类学治疗中所仅给予了59.62%的比率。T2DM-CI与HC相比假定异常的新进FC方式上，这与T2DM-NOCI不同。

该数据分析是首次基于脊髓新功能网路对T2DM-CI和HC以及T2DM-noCI和HC进行分类学数据分析。使用脊髓dHOFC网路来提升测定疾病导致的脊髓新功能推移的灵敏度。结果显示，跨大规模脊髓内网路的dFC假定辨识同步性，可以将T2DM-CI（和T2DM-noCI)与HC界定开来。通过重构dHOFC网路，并倚靠人工智能进行基于网路的分类学，首次揭示了与T2DM主因感知妨碍系统性的几种共五变异dFC,其中所一些dFC与MoCA和AVLT-IR评估的病变感知能够值得注意系统性。基于dHOFC的T2DM-noCI与HC的分类学不如T2DM-CI与HC的分类学，且dHOFC基本特征不同，示意T2DM-CI关的严重的脊髓新外周，或许不同于T2DM-noCI。该数据分析提供了有价值的接收者，或许更容易思考T2DM系统性的中所枢神经系统的扭转。

该数据分析表明，T2DM导致的感知新功能妨碍或许假定较广的新功能连接起来扭转。这一结果更容易更多地思考T2DM导致的中所枢神经系统的推移。

原文出处

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