P.027 Investigation of hippocampal sub-structures in HS and non-HS focal temporal lobe epilepsy at 7T
Notice bibliographique
Résumé
Background: The clinical identification of hippocampal sclerosis (HS) is important in predicting surgical outcomes in patients with temporal lobe epilepsy (TLE). In cases where gross hippocampal sclerosis is not identifiable clinically, a more detailed analysis of hippocampal subfields using ultra-high-field magnetic resonance imaging (MRI) may reveal areas of abnormality, which was the focus of our study. Methods: Patients (N=13) with drug-resistant TLE (9 no-HS, 4 HS) and 20 age-matched healthy controls were scanned and compared using a 7T MRI protocol. Using a manual segmentation scheme to delineate hippocampal subfields, subfield-specific volume changes were studied between the two groups. In addition, radiological patient assessment at 7T was correlated with measured subfield changes. Results: Volumetry of the hippocampus at 7T in HS patients revealed significant ipsilateral subfield losses in CA1 and CA4DG. Volumetry also uncovered subfield volume losses in 33% of no-HS patients, which had not been detected conventionally. Furthermore, 89% of no-HS patients showed abnormality (internal architecture or size) at 7T, identified by radiologists blinded to the patient’s initial classification. Conclusions: These preliminary findings indicate that hippocampal subfield volumetry assessed at 7T may be superior to conventional visual inspection by a neuroradiologist in the identification of hippocampal pathologies in TLE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».