Alterations in dynamic regional homogeneity within default mode network in patients with thyroid-associated ophthalmopathy

默认模式网络 医学 楔前 静息状态功能磁共振成像 大脑活动与冥想 内科学 神经科学 听力学 眼科 心脏病学 放射科 心理学 功能磁共振成像 精神科 脑电图
作者
Ping-Hong Lai,Hu R,Xin Huang
出处
期刊:Neuroreport [Lippincott Williams & Wilkins]
标识
DOI:10.1097/wnr.0000000000002056
摘要

Thyroid-associated ophthalmopathy (TAO) is a significant autoimmune eye disease known for causing exophthalmos and substantial optic nerve damage. Prior investigations have solely focused on static functional MRI (fMRI) scans of the brain in TAO patients, neglecting the assessment of temporal variations in local brain activity. This study aimed to characterize alterations in dynamic regional homogeneity (dReHo) in TAO patients and differentiate between TAO patients and healthy controls using support vector machine (SVM) classification. Thirty-two patients with TAO and 32 healthy controls underwent resting-state fMRI scans. We calculated dReHo using sliding-window methods to evaluate changes in regional brain activity and compared these findings between the two groups. Subsequently, we employed SVM, a machine learning algorithm, to investigate the potential use of dReHo maps as diagnostic markers for TAO. Compared to healthy controls, individuals with active TAO demonstrated significantly higher dReHo values in the right angular gyrus, left precuneus, right inferior parietal as well as the left superior parietal gyrus. The SVM model demonstrated an accuracy ranging from 65.62 to 68.75% in distinguishing between TAO patients and healthy controls based on dReHo variability in these identified brain regions, with an area under the curve of 0.70 to 0.76. TAO patients showed increased dReHo in default mode network-related brain regions. The accuracy of classifying TAO patients and healthy controls based on dReHo was notably high. These results offer new insights for investigating the pathogenesis and clinical diagnostic classification of individuals with TAO.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
博慧完成签到 ,获得积分10
刚刚
小刘医生完成签到,获得积分10
2秒前
安安完成签到,获得积分10
2秒前
啊啊啊啊完成签到,获得积分10
2秒前
英俊的铭应助飞飞鱼采纳,获得10
4秒前
科目三应助zzz采纳,获得10
4秒前
小小西瓜萝卜青菜完成签到,获得积分10
4秒前
思源应助虚幻采枫采纳,获得10
5秒前
5秒前
不安的可乐完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
nano完成签到 ,获得积分10
6秒前
da完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI2S应助啊啊啊啊采纳,获得10
7秒前
cyndi发布了新的文献求助20
7秒前
8秒前
852应助小小西瓜萝卜青菜采纳,获得10
10秒前
sci完成签到,获得积分10
11秒前
醉熏的鑫发布了新的文献求助10
12秒前
Nizarn发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
乐呵呵完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
忧心的惜天完成签到 ,获得积分10
13秒前
77完成签到,获得积分10
14秒前
yz发布了新的文献求助10
14秒前
周周南完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
zz完成签到,获得积分10
17秒前
自由老头应助cyndi采纳,获得20
18秒前
努力做实验完成签到 ,获得积分10
19秒前
wf发布了新的文献求助10
19秒前
研友_ngkEgn完成签到,获得积分10
19秒前
代丽娟完成签到,获得积分10
19秒前
21秒前
快来下载文献完成签到,获得积分10
21秒前
苹果山芙完成签到,获得积分10
22秒前
煎饼狗子发布了新的文献求助10
22秒前
r41r32完成签到 ,获得积分10
23秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds第二卷 1200
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038657
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576306
关于积分的说明 11375198
捐赠科研通 3306108
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819379
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066