Temporal lobe epilepsy: Differential pattern of damage in temporopolar cortex and white matter
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose was to quantify structural changes of the temporopolar cortex (TPC) and its white matter (TPWM) in temporal lobe epilepsy (TLE) using MRI volumetry and texture analysis. We studied 23 patients with hippocampal atrophy, and 20 healthy controls. Gradient magnitude and entropy were calculated to model signal intensity blurring on T1-MRI. Two observers assessed signal changes and atrophy visually. Compared to controls, TLE patients had a decrease in TPC and TPWM volume ipsilateral to the seizure focus. The gradient magnitude and entropy were decreased ipsilateral to the focus only in TPWM, indicating blurring of this compartment. Eighty-seven percent of TLE patients had at least one volumetric or textural abnormality. Although sensitivity of visual and quantitative assessment of TPC atrophy was comparable (43 and 39%), specificity was higher for volumetry (54% vs. 95%). Compared to visual analysis of signal changes in TPWM on T1-MRI, texture metrics had higher sensitivity (65% vs. 17%) and specificity (100% vs. 69%). The proportion of patients with blurring of TPWM as determined by texture analysis was higher than that seen on visual inspection of T2 images (78% vs. 43%). We found no clear association between volumetric or textural changes of TPC and TPWM and outcome after surgery. Structural changes of the anatomically distinct TPC and TPWM are found ipsilateral to the seizure focus in the majority of TLE patients with hippocampal sclerosis. MRI post-processing allows dissociating different pathological tissue characteristics and shows that atrophy involves gray and white matter, whereas blurring is confined to white matter.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».