Functional MRI of phonological and semantic processing in temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Phonological and semantic aspects of language were examined in patients with unilateral temporal lobe epilepsy (TLE) and healthy controls using functional MRI. We expected to replicate previous findings in healthy individuals showing relatively greater activation in frontal regions for phonological compared with semantic processing, and greater activation in temporal regions for semantic compared with phonological processing. We hypothesized that differences between patients with left TLE and healthy controls would be found in the pattern of left temporal cortical activation associated specifically with semantic processing. Patients with right TLE were included as a seizure control group. All TLE patients previously showed left hemisphere language dominance on intracarotid sodium amytal studies. Greater blood oxygen level dependent activation was found during phonological processing compared with semantic processing in frontal regions for healthy participants but, contrary to expectation, semantic processing did not lead to increased temporal lobe activity relative to phonological processing. Furthermore, no differences between left temporal patients and controls were found specifically in left temporal cortex. Rather, patients with left temporal seizure foci showed significantly greater left dorsolateral prefrontal activity compared with controls, as well as increased signal change in left inferior frontal and right middle temporal gyrus. Surprisingly, patients with right, but not left, TLE showed poorer performance on the linguistic tasks compared with controls, as well as a decrease in right superior temporal activation. The results converge with studies of dyslexic patients showing increased left frontal activity in the presence of left temporal dysfunction and are suggestive of both inter- and intra-hemispheric functional reorganization of language representation in left TLE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».