Topographic Movie of Ictal High‐Frequency Oscillations on the Brain Surface Using Subdural EEG in Neocortical Epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To understand the rapid dynamic changes of ictal intracranial high-frequency oscillations (HFOs) in neocortical epilepsy. METHODS: We integrated multiple band frequency analysis and brain-surface topographic maps of HFOs from ictal subdural EEG (SDEEG) recordings. We used SDEEG to record partial seizures consisting of right-arm jerks with secondary generalization in a 17-year-old right-handed girl. We selected 20-s EEG sections that included preclinical seizure recordings. We averaged the HFO power between 60 and 120 Hz for 25 selected electrodes, made topographic maps from these averaged powers, and superimposed the maps on the brain-surface image. We filmed consecutive HFO maps at a 10-ms frame rate. RESULTS: Before clinical seizure onset, high-power HFOs emerged at the superior portion of the left precentral gyrus, then appeared in the middle of the left postcentral gyrus, and subsequently reverberated between both regions as well as the posterior portion of the left postcentral gyrus. Right-arm extension and facial grimacing started as the HFO power decreased. As generalized tonic-clonic seizures evolved, HFO power increased but remained within the central region. CONCLUSIONS: Topographic movies of intracranial HFOs on the brain surface allow visualization of the dynamic ictal changes in neocortical epilepsy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».