Evaluation of epileptogenic networks in children with tuberous sclerosis complex using EEG‐fMRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ninety percent of patients with tuberous sclerosis complex (TSC) have epilepsy. Identification of epileptogenic areas can be difficult and studies are needed to characterize the epileptogenic network in more detail. METHODS: Five children with TSC and focal epilepsy were studied using simultaneous EEG and functional MRI recordings. Tubers were marked by a neuroradiologist on the anatomical MRI. Spike-associated BOLD (blood oxygenation level-dependent) responses were superimposed with lesions. RESULTS: Thirteen different types of interictal epileptiform discharges (IED) were analyzed with 12 showing a BOLD response, all involving more than one tuber. Five studies had tubers with activations exclusively within the lesion, three studies had lesional activations extending to perilesional areas, and two studies had activations involving exclusively perilesional areas of at least one tuber. Deactivations exclusively within a tuber were found in six studies, lesional deactivations extending to perilesional areas were found in four studies, and tubers with exclusively perilesional deactivations were found in five studies. A BOLD response was found in at least one tuber in the lobe of IED generation and presumed seizure onset (according to telemetry) in all patients. In four patients, the same tubers were involved following different IED localizations. The observed changes were always multifocal, sometimes involving tubers distant from the IED field. DISCUSSION: These findings suggest extended epileptogenic networks in patients with TSC, which exceed networks described in PET and SPECT studies. It was possible to identify specific interictally active tubers. EEG-fMRI provides a noninvasive method to select tubers and areas at their borders for further presurgical investigations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».