MBCL-34. STRUCTURAL CONNECTIVITY ABNORMALITY IN CHILDREN TREATED FOR MEDULLOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Curative treatments for medulloblastoma impart significant toxicity on the developing brain. Though treatment-related changes to the white matter connections have been described, there remains a limited understanding of treatment effect on the structural connectome: the dense, integrative network of white matter connections present in the brain. The connectome is thought to subserve complex and dynamic behaviors, therefore identifying areas of compromise within the connectome may help elucidate the mechanisms of toxicity common among medulloblastoma survivors. METHODS AND Magnetic resonance images were acquired for 12 medulloblastoma survivors and 13 age and gender-matched children using a Siemens 3-Tesla scanner at the Hospital for Sick Children in Toronto. Post-processing of MR images was completed using FreeSurfer and MRtrix3 software. Probabilistic streamlines were generated and used to estimate whole-brain structural connectivity matrices based on the length of white matter connections. Mass univariate testing of all white matter connections (FDR = 0.05) showed significantly shorter connections in survivors (p < 0.0001). Global connectivity metrics were also analyzed; we observed significantly longer path lengths in patients (p = 0.02) but no significant differences in clustering (p = 0.99) or small-worldness (p = 0.98). These results suggest perturbed inter-regional connectivity but spared local connectivity in medulloblastoma survivors. Treatment of medulloblastoma may disrupt inter-regional connectivity between distant brain regions. Future work will aim to identify the regions most affected by perturbed inter-regional connectivity, and to relate pertuberance along those connections to neuropsychological outcome in medulloblastoma survivors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».