P.083 Characterization of an arteriovenous malformation using 7T structural and functional imaging: A case report
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cerebral arteriovenous malformations (AVMs) are a type of vascular abnormality characterized by abnormal connections between arteries and veins without the normal interposed capillary bed. The gold standard for diagnosis is digital subtraction angiography (DSA). Functional MRI (fMRI), particularly with the increased sensitivity at ultra-high field (>=7T), may help to further characterize AVMs, but has not been performed in this population. Methods: We present a functional and structural neuroimaging analysis of an AVM at 7T. Resting-state fMRI was analyzed using independent components analysis (ICA) and compared to normal controls. Structural T1-weighted images were obtained at 1.5T and 7T. The patient also underwent DSA. Results: A 44 year-old, right handed man presented with a generalized tonic-clonic seizure. MRI at 1.5T and 7T revealed an AVM located in the pineal region measuring 3.2 cm. Multiple large feeder vessels were identified, and the AVM drained into the vein of Galen, clearly visualized on the 7T images. Functional imaging revealed an altered default mode network and ICA-identified vascular networks corresponding to the AVM. Conclusions: Imaging at 7T clearly delineates AVM structure. Functional connectivity is altered by the AVM. Vessel-specific independent components were identified that may be helpful for AVM characterization.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».