HBP：机器学习使用高阶功能连接可以区常有或不常有认知障碍的2型糖尿病与健康人群

2型式高血压(T2DM)与思维障碍具体，并可能进展为痴呆。然而，对T2DM具体性痴呆的神经机能机制仍十分相似。近年来的静息状态机能性磁共振扫描机能连结性(FC)科学研究得出结论其在T2DM合并思维机能危及(T2DM-CI)科学研究里的潜在重要性。然而，由于特异性较低，他们主要使用单因素统计分析，不适于阐述T2DM-CI里FC“方式而”的变动。

早先，Human Brain Mapping Magazine专文明确提出利用举例来说FC来阐述T2DM-CI里的异常连结方式而，并使用多元的、基于机器学习的战略。

为了更快地了解T2DM导致的思维机能危及，该科学研究对23例T2DM-CI和27例T2DM-noCI高血压以及50例保健折衷(HCs)启动时进行了科学研究，科学研究了T2DM-CI和T2DM无思维机能危及(T2DM-noCI)之间的这种方式而是否相异。首先基于多个神经区对之间的高效率FC短时间基因序列的短时间启动时建立大规模举例来说神经互联网，然后利用这些资讯从匹配的HC里基于支持向量机分类学T2DM-CI（以及T2DM-noCI)。

基于动力学的举例来说机能连结（dHOFC）互联网构建框架及2型式高血压友思维机能障碍（T2DM-CI）与保健折衷组（HC）的互联网分类学。

T2DM-CI与HC以及T2DM-noCI与HC的区分乏善可陈

右方扬声器看出了根据考虑基频（95.83%）从2型式高血压友思维机能障碍（T2DM-CI）和保健折衷（HC）之间的分类学里考虑的前两个基于区分动力学的举例来说机能连结（dHOFC）路由器。

基于动力学的举例来说机能连结性(dHOFC)不同之处的散点图[(a)和(b)分别表示dHOFC路由器1和路由器2的局部聚类比值，与2型式高血压合并思维危及(T2DM-CI)组渥太华思维审核(MoCA)总得分相比较。

右方扬声器看出从无思维障碍的2型式高血压(T2DM-noCI)和保健折衷(HC)的分类学里，根据考虑基频(90.38%)考虑的第1个区分性高效率举例来说机能连结(dHOFC)路由器。

该科学研究模型式在T2DM-CI与HC的辨识病人里获得了79.17%的准确率，但在T2DM-noCI与HC的分类学病人里仅获得了59.62%的准确率。T2DM-CI与HC相比不存在异常的举例来说FC方式而，这与T2DM-NOCI相异。

该科学研究是首次基于神经机能互联网对T2DM-CI和HC以及T2DM-noCI和HC启动时进行分类学科学研究。使用神经dHOFC互联网来提高检测疾病导致的神经机能变化的灵敏度。结果表明，跨大规模神经内互联网的dFC不存在辨识启动时性，可以将T2DM-CI（和T2DM-noCI)与HC区分开来。通过构建dHOFC互联网，并借助机器学习启动时进行基于互联网的分类学，首次阐述了与T2DM归因于思维危及具体的几种共表征dFC,其里一些dFC与MoCA和AVLT-IR审核的高血压思维能力也显著具体。基于dHOFC的T2DM-noCI与HC的分类学不如T2DM-CI与HC的分类学，且dHOFC不同之处相异，提示T2DM-CI涉及严重的神经机能障碍，可能相异于T2DM-noCI。该科学研究提供了有重要性的资讯，可能有利于理解T2DM具体的里枢神经系统的变动。

该科学研究表明，T2DM导致的思维机能危及可能不存在广泛的机能连结变动。这一结果有利于更快地理解T2DM导致的里枢神经系统的变化。

中文翻译出处

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