P.082 Neural Reorganization Following Compression of the Motor Cortex: An fMRI and DTI Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI) are noninvasive and reliable tools for mapping eloquent cortex and white matter tracks prior to brain surgery. In this case, fMRI and DTI were used to inform the surgical approach in the resection of a deep cavernous malformation near the right lentiform nucleus. Post-surgery, the patient developed a fluid collection in the frontal cortex that applied pressure to M1, which led to reorganization of the motor cortex. Methods: The tasks included finger tapping, arm rubbing, and lip licking. All fMRI analyses were performed using BrainVoyager. Tensors were tracked from 20-direction diffusion MR images using DSIStudio. Results: An fMRI scan one-month pre-surgery revealed activation in M1 for the three tasks. A six-month follow-up scan revealed motor activation had been displaced by the fluid collection. A ten-month follow-up scan revealed that activation had shifted from its original location to more lateral and anterior regions. DTI revealed atrophy in the tracts through the insula, but increase in tracts through the lentiform nucleus. Conclusions: The results provide evidence that components of motor processing subserved by M1 can be taken over by adjacent regions, and that the rapid onset of pressure can lead to reorganization in a relatively short time period.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».