A Connectomic Atlas of the Human Cerebrum—Chapter 18: The Connectional Anatomy of Human Brain Networks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is widely understood that cortical functions are mediated by complex, interdependent brain networks. These networks have been identified and studied using novel technologies such as functional magnetic resonance imaging under both resting-state and task-based conditions. However, no one has attempted to describe these networks in terms of their cortical parcellations. OBJECTIVE: To describe our approach to network modeling and discuss its significance for the future of neuronavigation in brain surgery using the cortical parcellation scheme detailed within this supplement. METHODS: Using network models previously elucidated by our group using coordinate-based meta-analytic techniques, we show the anatomic position and underlying white matter tracts of the cortical regions comprising 8 functional networks of the human cerebrum. These network models are displayed using Synaptive's clinically available BrightMatter tractography software (Synaptive Medical, Toronto, Canada). RESULTS: The relevant cortical parcellations of 8 different cerebral networks have been identified. The fiber tracts between these regions were used to construct anatomically precise models of the networks. Models are described for the dorsal attention, ventral attention, semantic, auditory, supplementary motor, ventral premotor, default mode, and salience networks. CONCLUSION: Our goal is to move towards more precise, anatomically specific models of brain networks that can be constructed for individual patients and utilized in navigational platforms during brain surgery. We believe network modeling and future advances in navigation technology can provide a foundation for improving neurosurgical outcomes by allowing us to preserve complex brain networks.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,004 |
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 ».