Internodular functional connectivity in heterotopia‐related epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective A vast network involving the nodules and overlying cortices is believed to be responsible for the epileptogenicity in gray matter heterotopia with multiple nodules, which often associated with difficult‐to‐treat epilepsy. We sought to determine if functional magnetic resonance imaging (fMRI) could detect internodular functional connectivity (FC), and if this connectivity reflects an actual synchronized neuronal activity and partakes in epileptogenicity. Methods We studied 16 epilepsy patients with multiple heterotopic nodules; eight underwent subsequent intracerebral EEG. We examined the internodular FC using fMRI and its correspondence with internodular synchrony of intracerebral interictal activity. We then compared the spreading speed of ictal activity between connected and unconnected nodules; and the FC among possible combinations of nodule pairs in terms of their involvement at seizure onset. Results Seventy nodules were studied: 83% have significant connection to at least one other nodule. Among the 49 pairs studied with intracerebral EEG, (1) synchronized interictal activity is more prevalent in fMRI‐connected pairs (P < 0.05), (2) ictal activity spreads faster between connected pairs (P < 0.0001), and (3) stronger FC was observed between pairs in which both nodules were involved at seizure onset (P < 0.01). Interpretation fMRI could reliably and noninvasively detect the FC between heterotopic nodules. These functional connections correspond to the synchrony of interictal epileptic activity between the nodules and to the ability of nodules to generate synchronous seizure onsets or rapid seizure spread. These findings may help in understanding the complexity of the epileptogenic network in multiple heterotopic nodules and better targeting the likely epileptogenic nodules.
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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) | 0,002 | 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 ».