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背景：脑震荡中白质损伤和症状的异质性已被确定为治疗创新的主要障碍。相比之下，大多数关于脑震荡的扩散磁共振成像 (dMRI) 研究传统上依赖于平均异质性的组比较方法。为了利用而不是平均脑震荡异质性，我们结合了 dMRI 和多变量统计数据来表征多通道多症状关系。方法：使用青少年大脑认知发展研究中 306 名 9-10 岁脑震荡儿童的横断面数据，我们构建了由经典和新兴扩散测量加权的连接组。这些测量被组合成两个信息指数，第一个代表微观结构复杂性，第二个代表轴突密度。我们部署了模式学习算法来联合分解这些连接特征和 19 个症状测量。结果：早期的多束多症状对解释了最多的协方差并代表了广泛的症状类别，例如一般问题对或代表所有认知症状的对，并暗示了更分散的白质束网络。进一步的对代表了更具体的症状组合，例如仅代表注意力问题的对，并且与更局部的白质异常相关。症状表现与对之间的束表现没有系统相关性。大多数对都涉及睡眠问题，但与这些对之间的不同连接有关。多束特征的表达不是由社会人口统计学和伤害相关变量驱动的，也不是由 ADHD 的存在定义的临床亚组驱动的。对复制数据集进行的分析显示出一致的结果。结论：使用双多变量方法，我们确定了具有临床信息量的跨人口统计多束多症状关系。这些结果表明，脑震荡可能不是明显的一对一症状连接障碍，而是以症状/连接关系的亚型为特征。在多通道多症状对中确定的症状/连接关系在单通道/单症状分析中并不明显。旨在更好地理解连接/症状关系的未来研究应考虑到多通道多症状异质性。
儿童脑震荡的神经道多症状关系
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