<i>In Vivo</i> Characterization of Traumatic Brain Injury Neuropathology with Structural and Functional Neuroimaging
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative neuroimaging is increasingly used to study the effects of traumatic brain injury (TBI) on brain structure and function. This paper reviews quantitative structural and functional neuroimaging studies of patients with TBI, with an emphasis on the effects of diffuse axonal injury (DAI), the primary neuropathology in TBI. Quantitative structural neuroimaging has evolved from simple planometric measurements through targeted region-of-interest analyses to whole-brain analysis of quantified tissue compartments. Recent studies converge to indicate widespread volume loss of both gray and white matter in patients with moderate-to-severe TBI. These changes can be documented even when patients with focal lesions are excluded. Broadly speaking, performance on standard neuropsychological tests of speeded information processing are related to these changes, but demonstration of specific brain-behavior relationships requires more refined experimental behavioral measures. The functional consequences of these structural changes can be imaged with activation functional neuroimaging. Although this line of research is at an early stage, results indicate that TBI causes a more widely dispersed activation in frontal and posterior cortices. Further progress in analysis of the consequences of TBI on neural structure and function will require control of variability in neuropathology and behavior.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».