A study of brain white matter plasticity in early blinds using tract-based spatial statistics and tract statistical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Early blind individuals are known to exhibit structural brain reorganization. Particularly, early-onset blindness may trigger profound brain alterations that affect not only the visual system but also the remaining sensory systems. Diffusion tensor imaging (DTI) allows in-vivo visualization of brain white matter connectivity, and has been extensively used to study brain white matter structure. Among statistical approaches based on DTI, tract-based spatial statistics (TBSS) is widely used because of its ability to automatically perform whole brain white matter studies. Tract specific analysis (TSA) is a more recent method that localizes changes in specific white matter bundles. In the present study, we compare TBSS and TSA results of DTI scans from 12 early blind individuals and 13 age-matched sighted controls, with two aims: (a) to investigate white matter alterations associated with early visual deprivation; (b) to examine the relative sensitivity of TSA when compared with TBSS, for both deficit and hypertrophy of white matter microstructures. Both methods give consistent results for broad white matter regions of deficits. However, TBSS does not detect hypertrophy of white matter, whereas TSA shows a higher sensitivity in detecting subtle differences in white matter colocalized to the posterior parietal lobe.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».