Functional neuroimaging of post-mortem tissue: lithium-pilocarpine seized rats express reduced brain mass and proportional reductions of left ventral cerebral theta spectral power
Notice bibliographique
Résumé
Structural imaging tools can be used to identify neuropathology in post-mortem tissue whereas functional imaging tools including quantitative electroencephalography (QEEG) are thought to be restricted for use in living subjects. We are not aware of any study which has used electrophysiological methods decades after death to infer pathology. We therefore attempted to discriminate between chemically preserved brains which had incurred electrical seizures and those that did not using functional imaging. Our data indicate that modified QEEG technology involving needle electrodes embedded within chemically fixed neural tissue can be used to discriminate pathology. Forty (n = 40) rat brains preserved in ethanol-formalin-acetic acid (EFA) were probed by needle electrodes inserted into the dorsal and ventral components of the left and right cerebral hemispheres. Raw microvolt potentials were converted to spectral power densities within classical electroencephalographic frequency bands (1.5 Hz to 40 Hz). Brain mass differences were shown to scale with left hemispheric ventral theta-band spectral power densities in lithium-pilocarpine seized rats. This relationship was not observed in non-seized rats. A conspicuous absence of pathological indicators within dorsal regions as inferred by microvolt fluctuations was expected given the known localization of post-ictal damage in lithium-pilocarpine seized rats. Together, the data demonstrate that post-mortem neuroimaging is both possible and potentially useful as a means to identify neuropathology without structural imaging techniques or dissection.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».