Detection of abnormal resting-state networks in individual patients suffering from focal epilepsy: an initial step toward individual connectivity assessment
Notice bibliographique
Résumé
The spatial coherence of spontaneous slow fluctuations in the blood-oxygen-level dependent (BOLD) signal at rest is routinely used to characterize the underlying resting-state networks (RSNs). Studies have demonstrated that these patterns are organized in space and highly reproducible from subject to subject. Moreover, RSNs reorganizations have been suggested in pathological conditions. Comparisons of RSNs organization have been performed between groups of subjects but have rarely been applied at the individual level, a step required for clinical application. Defining the notion of modularity as the organization of brain activity in stable networks, we propose Detection of Abnormal Networks in Individuals (DANI) to identify modularity changes at the individual level. The stability of each RSN was estimated using a spatial clustering method: Bootstrap Analysis of Stable Clusters (BASC) (Bellec et al., 2010). Our contributions consisted in (i) providing functional maps of the most stable cores of each networks and (ii) in detecting "abnormal" individual changes in networks organization when compared to a population of healthy controls. DANI was first evaluated using realistic simulated data, showing that focussing on a conservative core size (50% most stable regions) improved the sensitivity to detect modularity changes. DANI was then applied to resting state fMRI data of six patients with focal epilepsy who underwent multimodal assessment using simultaneous EEG/fMRI acquisition followed by surgery. Only patient with a seizure free outcome were selected and the resected area was identified using a post-operative MRI. DANI automatically detected abnormal changes in 5 out of 6 patients, with excellent sensitivity, showing for each of them at least one "abnormal" lateralized network closely related to the epileptic focus. For each patient, we also detected some distant networks as abnormal, suggesting some remote reorganization in the epileptic brain.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».