Changes in White Matter in Long-Term Survivors of Severe Non-Missile Traumatic Brain Injury: A Computational Analysis of Magnetic Resonance Images
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate long-term consequences of severe non-missile traumatic brain injury (nmTBI) in patients without macroscopic focal brain lesions (>1.6 cm(3)) on regional white-matter density (WMd), and possible correlations with days of coma and memory performances. T1-weighted magnetic-resonance images (MRI) were acquired in 19 nmTBI patients, 3-113 months following the injury, and in 19 control subjects matched for age and gender. In addition, nmTBI patients underwent a battery of standardised memory tests. The MRIs were processed in a fully automatic system using voxel-by-voxel methods. Corpus callosum, fornix, anterior limb of the internal capsule, superior frontal gyrus, para-hippocampal gyrus, optic radiation and chiasma showed significant WMd reduction in nmTBI when compared to control subjects. None of the correlations between days of coma and memory performance scores with nmTBI voxels value that showed WMd reduction reached significance, with the exception of a significant negative correlation between WMd in the mid body of corpus callosum and short-story delayed recall. We detected reductions in WM density in several brain locations similar to those described in previous post mortem investigations. In addition, we observed WMd reduction in the optic chiasma and in the optic radiations; this finding may reflect transneural degeneration along the visual pathway. The weak correlations between specific anatomical sites of the reduced WMd and behavior may reflect the diffuse nature of the brain damage and/or the different time of onset between behavioral manifestations and neuropathological modifications occurring in nmTBI.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».