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

2HG哮喘(T2DM)与层面障碍无关，并也许进展为痴呆。然而，对T2DM无关性痴呆的脑细胞特性机制仍密切无关。近年来的静息情况下特性性磁共振成像特性通往性(FC)分析证明了其在T2DM合并层面特性破坏(T2DM-CI)分析当中的潜在经济效益。然而，由于依赖性极低，他们主要换用单因素分析，不可作概述T2DM-CI当中FC“方式上”的改变。

未来会，Human Brain Mapping 杂志转载明确提出透过专业级FC来概述T2DM-CI当中的异常通往方式上，并换用多元的、基于机器学习的策略。

为了更好地了解T2DM引发的层面特性破坏，该分析对23可有T2DM-CI和27可有T2DM-noCI病变以及50可有健康依此(HCs)展开了分析，分析了T2DM-CI和T2DM无层面特性破坏(T2DM-noCI)密切关系的这种方式上是否并不相同。首先基于多个脑细胞区对密切关系的动态FC时间核苷酸的时间不间断建立大规模专业级脑细胞互联，然后透过这些的资讯从冗余的HC当中基于支持向量机界定T2DM-CI（以及T2DM-noCI)。

基于热力学的专业级特性通往（dHOFC）互联实现软件系统及2HG哮喘相伴层面特性障碍（T2DM-CI）与健康依此第一组（HC）的互联界定。

T2DM-CI与HC以及T2DM-noCI与HC的划分表现

左平板推测了根据同样频率（95.83%）从2HG哮喘相伴层面特性障碍（T2DM-CI）和健康依此（HC）密切关系的界定当中同样的前两个基于划分热力学的专业级特性通往（dHOFC）链表。

基于热力学的专业级特性通往性(dHOFC)相似性的散点图[(a)和(b)分别暗示dHOFC链表1和链表2的局部聚类系数，与2HG哮喘合并层面破坏(T2DM-CI)第一组渥太华层面评估(MoCA)得分相比较。

左平板推测从无层面障碍的2HG哮喘(T2DM-noCI)和健康依此(HC)的界定当中，根据同样频率(90.38%)同样的第1个划分性动态专业级特性通往(dHOFC)链表。

该分析三维在T2DM-CI与HC的鉴别治疗当中获得了79.17%的抽样，但在T2DM-noCI与HC的界定治疗当中仅获得了59.62%的抽样。T2DM-CI与HC相比假定异常的专业级FC方式上，这与T2DM-NOCI并不相同。

该分析是首次基于脑细胞特性互联对T2DM-CI和HC以及T2DM-noCI和HC展开界定分析。用作脑细胞dHOFC互联来进一步提高检测疾病引发的脑细胞特性变异的准确度。结果表明，衔接大规模脑细胞内互联的dFC假定鉴别不间断性，可以将T2DM-CI（和T2DM-noCI)与HC划分时间推移。通过实现dHOFC互联，并借助机器学习展开基于互联的界定，首次概述了与T2DM所致层面破坏无关的几种共变异dFC,其当中一些dFC与MoCA和AVLT-IR评估的病变层面能力显著无关。基于dHOFC的T2DM-noCI与HC的界定不如T2DM-CI与HC的界定，且dHOFC相似性并不相同，查看T2DM-CI涉及严重的脑细胞特性障碍，也许并不相同于T2DM-noCI。该分析提供了有经济效益的的资讯，也许适度忽略T2DM无关的当周围神经的改变。

该分析表明，T2DM引发的层面特性破坏也许假定广为的特性通往改变。这一结果适度更好地忽略T2DM引发的当周围神经的变异。

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.