HBP：机器学习用作高阶功能连接可以区伴有或不伴有认知障碍的2型糖尿病与健康人群

2标准型肾病(T2DM)与层面障碍之外，并不太可能的发展为痴呆。然而，对T2DM之外性痴呆的脊髓新功能机制仍知之甚少。近年来的静息状态新功能性磁共振成像新功能相连性(FC)深入研究毫无疑问其在T2DM更名层面新功能危及(T2DM-CI)深入研究里的潜在价值。然而，由于敏感性高于，他们主要引入单因素统计分析，不适于洞察T2DM-CI里FC“方式而”的相反。

近期，Human Brain Mapping 杂志发表文章提出利用高级FC来洞察T2DM-CI里的异常相连方式而，并引入多元的、基于机器学习的策略。

为了更多地了解T2DM引起的层面新功能危及，该深入研究对23实有T2DM-CI和27实有T2DM-noCI病症以及50实有肥胖比对(HCs)同步进行了深入研究，深入研究了T2DM-CI和T2DM无层面新功能危及(T2DM-noCI)中间的这种方式而前提不同。首先基于多个脊髓区对中间的时序FC时长核酸的时长连动设立大规模高级脊髓的网络，然后利用这些信息从匹配的HC里基于支持向量机归类T2DM-CI（以及T2DM-noCI)。

基于动力学的高级新功能相连（dHOFC）的网络构建框架及2标准型肾病相伴层面新功能障碍（T2DM-CI）与肥胖比对三组（HC）的的网络归类。

T2DM-CI与HC以及T2DM-noCI与HC的区隔表现

左面板显示了根据必需频率（95.83%）从2标准型肾病相伴层面新功能障碍（T2DM-CI）和肥胖比对（HC）中间的归类里必需的前两个基于区隔动力学的高级新功能相连（dHOFC）结点。

基于动力学的高级新功能相连性(dHOFC)特征的散点图[(a)和(b)分别表示dHOFC结点1和结点2的渐进聚类分量，与2标准型肾病更名层面危及(T2DM-CI)三组蒙特利尔层面评估(MoCA)罚球相比之下。

左面板显示从无层面障碍的2标准型肾病(T2DM-noCI)和肥胖比对(HC)的归类里，根据必需频率(90.38%)必需的第1个区隔性时序高级新功能相连(dHOFC)结点。

该深入研究模标准型在T2DM-CI与HC的鉴定病症里获了79.17%的对照组，但在T2DM-noCI与HC的归类病症里仅获了59.62%的对照组。T2DM-CI与HC相比普遍存在异常的高级FC方式而，这与T2DM-NOCI不同。

该深入研究是首次基于脊髓新功能的网络对T2DM-CI和HC以及T2DM-noCI和HC同步进行归类深入研究。使用脊髓dHOFC的网络来降低检测病症引起的脊髓新功能叠加的灵敏度。结果表明，跨大规模脊髓内的网络的dFC普遍存在鉴定连动性，可以将T2DM-CI（和T2DM-noCI)与HC区隔开来。通过构建dHOFC的网络，并借助机器学习同步进行基于的网络的归类，首次洞察了与T2DM所致层面危及之外的几种共反转dFC,其里一些dFC与MoCA和AVLT-IR评估的病症层面能力突出之外。基于dHOFC的T2DM-noCI与HC的归类不如T2DM-CI与HC的归类，且dHOFC特征不同，提示T2DM-CI涉及相当严重的脊髓新功能障碍，不太可能不同于T2DM-noCI。该深入研究获取了有价值的信息，不太可能有助于忽略T2DM之外的里枢神经系统的相反。

该深入研究表明，T2DM引起的层面新功能危及不太可能普遍存在普遍的新功能相连相反。这一结果有助于更多地忽略T2DM引起的里枢神经系统的叠加。

原文出处

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