Neural Correlates of Hemispatial Neglect: A Voxel-Based SPECT Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite many studies that investigated the neural correlates of hemispatial neglect (HN) with structural imaging, studies using voxel-wise analyses of functional imaging are not available. Furthermore, previous studies neither considered the neglect severity nor investigated whether there are differences in these neural correlates according to each neglect subtest. This study aimed to investigate the neural correlates of HN by correlating the total and the individual neglect score with hypoperfusion value on single photon emission computed tomography (SPECT) using voxel-wise analyses. METHODS: Forty-two patients with acute right hemisphere strokes underwent a neglect test battery consisting of 3 bisection tasks, 2 cancellation tasks and 2 copying tasks. The SPECT images were acquired in these patients and 10 age- and education-matched normal controls. RESULTS: Patients with HN, compared to those without HN, had hypoperfusion in the right middle temporal-occipital junction, inferior frontal gyrus and retrosplenial area. The total neglect score correlated with the hypoperfusion in the right middle temporal-occipital junction, fusiform gyrus, parahippocampal gyrus, inferior temporal gyrus, anterior part of the superior and middle temporal gyri, cuneus, lingual gyrus, angular gyrus, and the cerebellum. Across the neglect subtests similar correlation patterns were observed with minor variations. CONCLUSIONS: Unlike the results of previous studies showing that the critical neural correlates for HN are inferior parietal lobule or superior temporal gyrus, our study showed that the lesions that critically contribute to the neglect severity were located in the posterior parts of the middle temporal gyrus (temporal-occipital junction).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».