Frontal Lobe Epilepsy Alters Functional Connections Within the Brain's Motor Network: A Resting-State fMRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Patients with frontal lobe epilepsy (FLE) often experience motor deficits, yet little is known of the impact of FLE on the activity of motor networks in the brain. Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has previously demonstrated an association between cognitive deficits in temporal lobe epilepsy patients and disruption of activity within pertinent brain networks. Hence, in the present study, rs-fMRI was used to determine whether FLE is associated with motor network disruption. Seven right-hemisphere FLE patients, six left-hemisphere FLE patients, and nine control subjects underwent rs-fMRI. Functional connectivity was computed between the sensorimotor cortex contralateral to the seizure focus and each voxel in the brain, and then compared voxel-by-voxel between patient groups and controls. A laterality index (LI) of connectivity between contralateral and ipsilateral sensorimotor cortices was calculated to investigate its association with epilepsy duration and seizure frequency. Positive laterality indices indicate reduced connectivity, and zero values indicate strong connectivity. Connectivity between the left and right sensorimotor cortices was significantly reduced in FLE patients compared with controls (p<0.05), and LI was positively correlated with the number of lifetime seizures (left FLE: rs=0.89, right FLE: rs=1.00). Patients with FLE exhibit decreased connectivity within the motor network, in correlation with the number of lifetime seizures, thus demonstrating a potential relationship between seizure activity and changes in motor network organization. These findings suggest that motor network disturbances may in part be responsible for the motor deficits observed in FLE patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».