Lateralization of Temporal Lobe Epilepsy (TLE) and Discrimination of TLE from Extra‐TLE Using Pattern Analysis of Magnetic Resonance Spectroscopic and Volumetric Data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine whether or not pattern analysis of magnetic resonance volumetric (MRVol) and proton magnetic resonance spectroscopic imaging (1H-MRSI) data would enable (a) the accurate lateralization of temporal lobe epilepsy (TLE) and (b) the discrimination of TLE from extratemporal epilepsy (E-TLE). METHODS: For lateralization analysis, we used data from 150 nonforeign tissue lesional TLE patients [88 left-sided (L-TLE), 46 right-sided (R-TLE), and 16 bilateral (Bi-TLE)]. For the discrimination of TLE from E-TLE, we used data from 174 patients (145 with unilateral TLE, 14 with unilateral E-TLE, and 15 with widespread epileptogenic zones involving both the TL and extra-TL regions-multilobar epilepsy). A series of "leave-one-out" cross-validated linear discriminant analyses were performed using the MRVol and 1H-MRSI data sets to lateralize TLE and discriminate it from E-TLE. RESULTS: Lateralization: The leave-one-out linear discriminant analyses were able to correctly lateralize (with a posterior probability >0.50) 120 (90%) of the 134 L-TLE and R-TLE patients. Imposing higher posterior probability (>0.95) increased accuracy of lateralization to 98%, with only two discordant cases who underwent surgery on the side of electroencephalogram, and both had bad outcome. Discrimination: the leave-one-out linear discriminant analyses were able to correctly classify (with a posterior probability >0.50) 142 (89%) of the 159 TLE and E-TLE patients. Accuracy increased slightly as higher posterior probability cutoffs were imposed, with fewer patients being classified. CONCLUSIONS: Pattern analysis of 1H-MRSI and MRVol data can accurately lateralize TLE. Discriminating TLE from E-TLE was less accurate, probably due to the presence of temporal lobe damage in some patients with E-TLE reflecting dual pathology.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».