White-matter diffusion abnormalities in temporal-lobe epilepsy with and without mesial temporal sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although epilepsy is considered a grey-matter disorder, changes in the underlying brain connectivity have important implications in seizure generation and propagation. Abnormalities in the temporal and extratemporal white matter of patients with temporal-lobe epilepsy (TLE) and mesial temporal sclerosis (MTS) have previously been identified. Patients with TLE but without MTS often show a different course of the disorder and worse surgical outcome than patients with MTS. The purpose of this study was to determine if said white-matter abnormalities are related to the presence of MTS or if they are also present in non-lesional TLE. METHODS: Seventeen patients with TLE and MTS (TLE+uMTS), 13 patients with non-lesional TLE (nl-TLE) and 25 controls were included in the study. Diffusion tensor imaging (DTI) was used to assess tract integrity of the fornix, cingulum, external capsules and the corpus callosum. RESULTS: The white-matter abnormalities seen in the fornix appear to be exclusive to patients with MTS. Although the cingulum showed an abnormally high overall diffusivity in both TLE groups, its anisotropy was decreased only in the TLE+uMTS group in a pattern similar to the fornix. The frontal and temporal components of the corpus callosum, as well as the external capsules, demonstrated reduced anisotropy in TLE regardless of MTS. CONCLUSIONS: While some white-matter bundles are affected equally in both forms of TLE, abnormalities of the bundles directly related to the mesial temporal structures (ie, the fornix and cingulum) appear to be unique to TLE+uMTS.
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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 ».