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Enregistrement W1996422211 · doi:10.1152/jn.00034.2013

Neocortical pathological high-frequency oscillations are associated with frequency-dependent alterations in functional network topology

2013· article· en· W1996422211 sur OpenAlexafffund
George M. Ibrahim, Ryan A. Anderson, Tomoyuki Akiyama, Ayako Ochi, Hiroshi Otsubo, Gabrielle Singh-Cadieux, Elizabeth Donner, James T. Rutka, O. Carter Snead, Sam M. Doesburg

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceTopology (electrical circuits)Nerve netNetwork topologyPhysicsComputer sciencePsychologyCommunicationMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchronization of neural oscillations is thought to integrate distributed neural populations into functional cell assemblies. Epilepsy is widely regarded as a disorder of neural synchrony. Knowledge is scant, however, regarding whether ictal changes in synchrony involving epileptogenic cortex are expressed similarly across various frequency ranges. Cortical regions involved in epileptic networks also exhibit pathological high-frequency oscillations (pHFOs, >80 Hz), which are increasingly utilized as biomarkers of epileptogenic tissue. It is uncertain how pHFO amplitudes are related to epileptic network connectivity. By calculating phase-locking values among intracranial electrodes implanted in children with intractable epilepsy, we constructed ictal connectivity networks and performed graph theoretical analysis to characterize their network properties at distinct frequency bands. Ictal data from 17 children were analyzed with a hierarchical mixed-effects model adjusting for patient-level covariates. Epileptogenic cortex was defined in two ways: 1) a hypothesis-driven method using the visually defined seizure-onset zone and 2) a data-agnostic method using the high-frequency amplitude of each electrode. Epileptogenic cortex exhibited a logarithmic decrease in interregional functional connectivity at high frequencies (>30 Hz) during seizure initiation and propagation but not at termination. At slower frequencies, conversely, epileptogenic cortex expressed a relative increase in functional connectivity. Our findings suggest that pHFOs reflect epileptogenic network interactions, yielding theoretical support for their utility in the presurgical evaluation of intractable epilepsy. The view that abnormal network synchronization plays a critical role in ictogenesis and seizure dynamics is supported by the observation that functional isolation of epileptogenic cortex at high frequencies is absent at seizure termination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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