Visualization and segmentation of reciprocal cerebrocerebellar pathways in the healthy and injured brain
Notice bibliographique
Résumé
Detailed information regarding the neuroanatomy of reciprocal cerebrocerebellar pathways is based on well-documented animal models. This knowledge has not yet been fully translated to humans, in that the structure of reciprocal cerebrocerebellar pathways connecting the cerebellum with frontal lobe has not been shown in its entirety. We investigated the impact of injury and age on cerebrocerebellar pathway microstructure using diffusion tensor imaging (DTI) and probabilistic tractography. We used medulloblastoma (MB) as an injury model due to the known impact of tumor/treatment on the cerebellum, one of the main nodes of cerebrocerebellar pathways. We delineated and segmented reciprocal cerebrocerebellar pathways connecting the cerebellum with frontal lobe in 38 healthy children (HC) and 34 children treated for MB, and compared pathway segment DTI measures between HC and MB and across three age cohorts: childhood, early adolescence, and late adolescence. Pathway compromise was evident for the MB group compared to HC, particularly within posterior segments (Ps<0.01). Though we found no age effect, group differences in microstructure were driven by pathway segment (posterior) and age cohort (adolescence), which may reflect the extent of injury to the posterior fossa following treatment for MB and age cohort differences in radiation treatment protocol in our sample. We have examined the microstructure of reciprocal cerebrocerebellar connections in the pediatric brain and have found that these pathways are injured in MB, a clinical population treated with surgery, radiation, and chemotherapy. Our findings support the late effects literature describing white matter injury emergence in the years following treatment for MB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».