Characterizing Magnetoencephalographic Spike Sources in Children with Tuberous Sclerosis Complex
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Tuberous sclerosis complex (TSC) often causes medically intractable seizures. Magnetoencephalography (MEG) localizes epileptiform discharges. To evaluate the use of MEG spike sources (MEGSSs) for localizing epileptic zones in TSC patients, we characterized MEGSSs and correlated them to EEG and magnetic resonance imaging (MRI) results. METHODS: We analyzed data from seven children who underwent prolonged video-EEG, MEG, and MRI. We classified MEGSSs as clusters (six or more spike sources, 1 cm between sources regardless of number of sources). RESULTS: A single, unilateral cluster with additional scatters occurred in two patients; these predominantly lateralized dipoles correlated to prominent tubers on MRI and ictal/interictal EEG zones. Bilateral clusters with scatters existed in two patients; cluster locations partly overlapped multiple prominent tubers. These patients also had bilateral or diffuse interictal discharges, bilateral or generalized seizures, and changing seizure types and EEG findings. Only bilateral scatters occurred in three patients; scatters partly overlapped EEG interictal/ictal-onset regions; one patient had coexisting generalized seizures. In one patient with equally bilateral scatters, scatters overlapped a prominent tuber and interictal/ictal-onset zones in the right frontal region. CONCLUSIONS: MEG contributes to information from EEG and MRI for localizing epileptogenic zones in children with TSC. A single cluster with scatters in a unilateral hemisphere predicts a primary epileptogenic zone or hemisphere; bilateral or multiple clusters indicate bilateral primary or potential epileptogenic zones; and bilateral scatters without clusters may indicate epileptogenic zones that are hidden within extensive areas of scattered MEGSSs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».