Disruption, emergence and lateralization of brain network hubs in mesial temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Hubs of brain networks are brain regions exhibiting denser connections than others, promoting long-range communication. Studies suggested the reorganization of hubs in epilepsy. The patterns of connector hub abnormalities specific to mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) are unclear. We wish to quantify connector hub abnormalities in mTLE and identify epilepsy-related resting state networks involving abnormal connector hubs. A recently developed sparsity-based analysis of reliable k -hubness (SPARK) allowed us to address this question by using resting state functional MRI in 20 mTLE patients and 17 healthy controls. Handling the multicollinearity of functional networks, SPARK measures a new metric of hubness by counting the number ( k ) of networks involved in each voxel, and identifies which networks are actually associated to each connector hub. This measure provides new information about the network architecture involving connector hubs and a realistic range of k -hubness. We quantified the disruption and emergence of connector hubs in individual epileptic subjects and assessed the lateralization of networks involving connector hubs. In mTLE, we found pathological disruptions of normal connector hubs in the mTL and within the default mode network. Right mTLE had remarkably higher emergence of new connector hubs in the mTL than left mTLE. Different patterns of lateralization of the salience network involving the abnormal hippocampus were found in right versus left mTLE. The temporal, cerebellar, default mode, subcortical and motor networks also contributed to the lateralization of hippocampal networks. We finally observed an asymmetrical connector hub reorganization and overall regularization of epilepsy-related resting state networks in mTLE, characterized by the disruption of distant connections and the emergence of local connections.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».