EEG‐fMRI using z‐shimming in patients with temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use z-shimming, a technique that reduces signal loss due to susceptibility artifacts that can result in reduced or absent activation in electroencephalography (EEG) functional MRI (fMRI) sessions in patients with temporal lobe epilepsy (TLE), to determine whether it would result in an increased ability to detect significant regions of blood oxygenation level-dependent (BOLD) signal change. MATERIALS AND METHODS: Eight patients with TL EEG spikes underwent an EEG-fMRI scanning session using z-shimming. The signal intensities in the z-shimmed images were compared with those in the standard images. BOLD activation maps were created from the two sets of images using the timings of the spikes observed on the EEG. RESULTS: The mean signal increase in the TLs as a result of z-shimming was 45.9%+/-4.5%. The percentage of TL voxels above a brain intensity threshold rose from 66.1%+/-7.6% to 77.6%+/-5.7%. This appreciable increase in signal did not lead to any significant differences in the statistical maps created with the two sets of functional images. CONCLUSION: The results suggest that loss of signal is not the limiting factor for the detection of spike-related BOLD signal changes in patients with TLE activity.
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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 | 0,002 |
| 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 ».