Functional Network Reorganization Following Subcortical Stroke: Applying a Lesional-Functional Imaging Approach (P4.041)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the distributed, polysynaptic network impacts of subcortical stroke in individual patients. We hypothesized that disrupted thalamocortical circuitry facilitates emergence of post-stroke hallucinations via aberrant visual network reorganization. Background: Brainstem lesions causing peduncular hallucinosis produce vivid visual hallucinations occasionally accompanied by sleep disorders. Overlapping brainstem regions modulate visual pathways and REM sleep functions via gating of thalamocortical networks. Design/Methods: In order to identify brain regions with altered connectivity that might support the subjective experience of hallucinations, we investigated the integrity of ponto-geniculate-occipital circuits using seed-based resting-state functional connectivity MRI in a patient compared to 46 healthy controls. Conclusions: Focal injury to the left rostrodorsal pons is sufficient to cause REM sleep behavior disorder and peduncular hallucinosis, suggesting an overlapping mechanism in both syndromes. Damage to this region produced a pattern of altered functional connectivity consistent with disrupted visual cortex connectivity via de-afferentation of thalamocortical pathways. This study is supported by a Canadian Institutes of Health Research Fellowship and the Richard and Edith Strauss Fellowship in Clinical Medicine to M.R.G.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».