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Enregistrement W2129526254 · doi:10.3171/2009.7.peds09198

Localization of epileptic foci in children with intractable epilepsy secondary to multiple cortical tubers by using synthetic aperture magnetometry kurtosis

2009· article· en· W2129526254 sur OpenAlexaff
Ichiro Sugiyama, Katsumi Imai, Yu Yamaguchi, Ayako Ochi, Yoko Akizuki, Cristina Go, Tomoyuki Akiyama, O. Carter Snead, James T. Rutka, James M. Drake, Elysa Widjaja, Sylvester H. Chuang, Douglas Cheyne, Hiroshi Otsubo

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKurtosisMagnetoencephalographyVoxelEpilepsyMedicineTuberous sclerosisEpilepsy surgeryNuclear medicineElectroencephalographyRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: Magnetoencephalography (MEG) has been typically used to localize epileptic activity by modeling interictal activity as equivalent current dipoles (ECDs). Synthetic aperture magnetometry (SAM) is a recently developed adaptive spatial filtering algorithm for MEG that provides some advantages over the ECD approach. The SAM-kurtosis algorithm (also known as SAM[g2]) additionally provides automated temporal detection of spike sources by using excess kurtosis value (steepness of epileptic spike on virtual sensors). To evaluate the efficacy of the SAM(g2) method, the authors applied it to readings obtained in children with intractable epilepsy secondary to tuberous sclerosis complex (TSC), and compared them to localizations obtained with ECDs. METHODS: The authors studied 13 children with TSC (7 girls) whose ages ranged from 13 months to 16.3 years (mean 7.3 years). Video electroencephalography, MR imaging, and MEG studies were analyzed. A single ECD model was applied to localize ECD clusters. The SAM(g2) value was calculated at each SAM(g2) virtual voxel in the patient's MR imaging-defined brain volume. The authors defined the epileptic voxels of SAM(g2) (evSAM[g2]) as those with local peak kurtosis values higher than half of the maximum. A clustering of ECDs had to contain > or = 6 ECDs within 1 cm of each other, and a grouping of evSAM(g2)s had to contain > or = 3 evSAM(g2)s within 1 cm of each other. The authors then compared both ECD clusters and evSAM(g2) groups with the resection area and correlated these data with seizure outcome. RESULTS: Seizures started when patients were between 6 weeks and 8 years of age (median 6 months), and became intractable secondary to multiple tubers in all cases. Ictal onset on scalp video electroencephalography was lateralized in 8 patients (62%). The MEG studies showed multiple ECD clusters in 7 patients (54%). The SAM(g2) method showed multiple groups of epileptic voxels in 8 patients (62%). Colocalization of grouped evSAM(g2) with ECD clusters ranged from 20 to 100%, with a mean of 82%. Eight patients underwent resection of single (1 patient) and multiple (7 patients) lobes, with 6 patients achieving freedom from seizures. Of 8 patients who underwent surgery, in 7 the resection area covered ECD clusters and grouped evSAM(g2)s. In the remaining patient the resection area partially included the ECD cluster and grouped evSAM(g2)s. Six of the 7 patients became seizure free. CONCLUSIONS: The combination of SAM(g2) and ECD analyses succeeded in localizing the complex epileptic zones in children with TSC who had intractable epilepsy secondary to multiple cortical tubers. For the subset of children with TSC who present with early-onset and nonlateralized seizures, MEG studies in which SAM(g2) and ECD are used might identify suitable candidates for resection to control seizures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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