Statistical Parametric Mapping and Cluster Counting Analysis of [ <sup>18</sup> F] FDG-PET Imaging in Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
In this study we investigated regional cerebral glucose metabolism abnormalities of [(18)F] fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) imaging in traumatic brain injury (TBI). PET images of 81 TBI patients and 68 normal controls were acquired and a word list learning task was administered during the uptake period. The TBI group included 35 patients with positive structural imaging (CT or MRI) findings soon after injury, 40 patients with negative findings, and 6 cases without structural imaging. Statistical parametric mapping (SPM) analysis was applied with several levels of spatial smoothing. Cluster counting analysis was performed for each subject to identify abnormal clusters with contiguous voxel values that deviated by two standard deviations or more from the mean of the normal controls, and to count the number of clusters in 10 size categories. SPM maps demonstrated that the 81 patients had significantly lower FDG uptake than normal controls, widely across the cortex (including bilateral frontal and temporal regions), and in the thalamus. Cluster counting results indicated that TBI patients had a higher proportion of larger clusters than controls. These large low-FDG-uptake clusters of the TBI patients were closer to the brain edge than those of controls. These results suggest that deficits of cerebral metabolism in TBI are spread over multiple brain areas, that they are closer to the cortical surface than clusters in controls, and that group spatial patterns of abnormal cerebral metabolism may be similar in TBI patients with cognitive deficits with and without obvious acute abnormalities identified on structural imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».