Workshop on Neurobiology of Epilepsy appraisal: New systemic imaging technologies to study the brain in experimental models of epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Modern functional neuroimaging provides opportunities to visualize activity of the entire brain, making it an indispensable diagnostic tool for epilepsy. Various forms of noninvasive functional neuroimaging are now also being performed as research tools in animal models of epilepsy and provide opportunities for parallel animal/human investigations into fundamental mechanisms of epilepsy and identification of epilepsy biomarkers. Recent animal studies of epilepsy using positron emission tomography, tractography, and functional magnetic resonance imaging were reviewed. Epilepsy is an abnormal emergent property of disturbances in neuronal networks which, even for epilepsies characterized by focal seizures, involve widely distributed systems, often in both hemispheres. Functional neuroimaging in animal models now provides opportunities to examine neuronal disturbances in the whole brain that underlie generalized and focal seizure generation as well as various types of epileptogenesis. Tremendous advances in understanding the contribution of specific properties of widely distributed neuronal networks to both normal and abnormal human behavior have been provided by current functional neuroimaging methodologies. Successful application of functional neuroimaging of the whole brain in the animal laboratory now permits investigations during epileptogenesis and correlation with deep brain electroencephalography (EEG) activity. With the continuing development of these techniques and analytical methods, the potential for future translational research on epilepsy is enormous. A PowerPoint slide summarizing this article is available for download in the Supporting Information section here.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».