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Enregistrement W1222568123 · doi:10.1167/15.12.640

Differences in the anatomical connectivity patterns of the lateral geniculate nucleus between subjects with dyslexia and controls

2015· article· en· W1222568123 sur OpenAlexaff
Mónica Giraldo‐Chica, Keith A. Schneider

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLateral geniculate nucleusDyslexiaNeuroscienceOptic chiasmCorpus callosumTractographyPsychologyDiffusion MRIVisual cortexReading (process)Magnetic resonance imagingMedicineOptic nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dyslexia is the most common neurodevelopmental disorder. It is characterized by normal intelligence but difficulties in skills associated with reading and writing. Reading is a complex skill that requires the coordination of multiple brain regions and relies on neural systems spread across the brain. Dyslexia has been linked to abnormal connectivity patterns throughout the cortex and to morphological abnormalities of the lateral geniculate nucleus (LGN). This is the first study to compare the anatomical connectivity of the LGN between subjects with dyslexia and controls. Methods: Diffusion (TR=5300ms, TE=95ms, b=1000s/mm2, resolution=1.56x1.56x3 mm3), T1 (TR=2200ms, TE=2.96, resolution=1x1x1mm3) and proton density (PD) weighted images (TR=2970ms, TE=22ms, resolution=0.75x0.75x1mm3) were acquired in 12 subjects with dyslexia and 12 controls. Six independent experimenters manually traced the LGN on the PD. One experimenter traced the corpus callosum and optic chiasm on the T1. This was done frame-by-frame in the coronal plane using FSLVIEW. The anatomical location of V1 and V5 was determined by transforming the 1mm MNI template to each subjects’ anatomical space using non-linear transformation (ANTS). The following steps were taken to analyze the diffusion data: eddy current and head motion correction, brain extraction, diffusion tensors fitting, and probabilistic tractography. Tractography was run in ProbtrackX between the LGN and the optic chiasm and ipsilateral and contralateral V1/ V5. Results: The anatomical connectivity of the LGN with the optic chiasm and ipsilateral V1 was significantly reduced in subjects with dyslexia (p< .005). The contralateral connections between the LGN and V1/V5 were higher in dyslexia (p< .005). Conclusion: The results obtained using probabilistic tractography provide the first evidence of changes in the anatomical connectivity of the LGN in subjects with dyslexia. We demonstrated that differences in the anatomical connectivity patterns can be found from the chiasm to V1. The functional implications of these changes are unknown. Meeting abstract presented at VSS 2015

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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