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Enregistrement W2089752636 · doi:10.1088/1741-2560/12/2/026011

Defining regions of interest using cross-frequency coupling in extratemporal lobe epilepsy patients

2015· article· en· W2089752636 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neural Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEpilepsyTemporal lobeEpilepsy surgeryLobeModulation (music)ElectroencephalographyAmplitudeRhythmCoupling (piping)MedicinePhysicsPsychologyAudiologyNeuroscienceAnatomyInternal medicineOpticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Clinicians identify seizure onset zones (SOZs) for resection in an attempt to localize the epileptogenic zone (EZ), which is the cortical tissue that is indispensible for seizure generation. An automated system is proposed to objectively localize this EZ by identifying regions of interest (ROIs). METHODS: Intracranial electroencephalogram recordings were obtained from seven patients presenting with extratemporal lobe epilepsy and the interaction between neuronal rhythms in the form of phase-amplitude coupling was investigated. Modulation of the amplitude of high frequency oscillations (HFOs) by the phase of low frequency oscillations was measured by computing the modulation index (MI). Delta- (0.5-4 Hz) and theta- (4-8 Hz) modulation of HFOs (30-450 Hz) were examined across the channels of a 64-electrode subdural grid. Surrogate analysis was performed and false discovery rates were computed to determine the significance of the modulation observed. Mean MI values were subjected to eigenvalue decomposition (EVD) and channels defining the ROIs were selected based on the components of the eigenvector corresponding to the largest eigenvalue. ROIs were compared to the SOZs identified by two independent neurologists. Global coherence values were also computed. MAIN RESULTS: MI was found to capture the seizure in time for six of seven patients and identified ROIs in all seven. Patients were found to have a poorer post-surgical outcome when the number of EVD-selected channels that were not resected increased. Moreover, in patients who experienced a seizure-free outcome (i.e., Engel Class I) all EVD-selected channels were found to be within the resected tissue or immediately adjacent to it. In these Engel Class I patients, delta-modulated HFOs were found to identify more of the channels in the resected tissue compared to theta-modulated HFOs. However, for the Engel Class IV patient, the delta-modulated HFOs did not identify any of the channels in the resected tissue suggesting that the resected tissue was not appropriate, which was also suggested by the Engel Class IV outcome. A sensitivity of 75.4% and a false positive rate of 15.6% were achieved using delta-modulated HFOs in an Engel Class I patient. SIGNIFICANCE: LFO-modulated HFOs can be used to identify ROIs in extratemporal lobe patients. Moreover, delta-modulated HFOs may provide more accurate localization of the EZ. These ROIs may result in better surgical outcomes when used to compliment the SOZs identified by clinicians for resection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle