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Enregistrement W2998032464 · doi:10.1111/epi.16416

Hippocampal profiling: Localized magnetic resonance imaging volumetry and T2 relaxometry for hippocampal sclerosis

2019· article· en· W2998032464 sur OpenAlexafffund
Sjoerd B. Vos, Gavin P. Winston, Olivia Goodkin, Hugh Pemberton, Frederik Barkhof, Ferrán Prados, Marian Galovic, Matthias J. Koepp, Sébastien Ourselin, M. Jorge Cardoso, John S. Duncan

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research Council CanadaUniversity College LondonWellcome TrustMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésHippocampal formationMagnetic resonance imagingHippocampal sclerosisTemporal lobeMedicineRelaxometryHippocampusEpilepsyNeuroscienceNuclear medicineRadiologyPsychologyInternal medicineSpin echo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hippocampal sclerosis (HS) is the most common cause of drug-resistant temporal lobe epilepsy, and its accurate detection is important to guide epilepsy surgery. Radiological features of HS include hippocampal volume loss and increased T2 signal, which can both be quantified to help improve detection. In this work, we extend these quantitative methods to generate cross-sectional area and T2 profiles along the hippocampal long axis to improve the localization of hippocampal abnormalities. METHODS: T1-weighted and T2 relaxometry data from 69 HS patients (32 left, 32 right, 5 bilateral) and 111 healthy controls were acquired on a 3-T magnetic resonance imaging (MRI) scanner. Automated hippocampal segmentation and T2 relaxometry were performed and used to calculate whole-hippocampal volumes and to estimate quantitative T2 (qT2) values. By generating a group template from the controls, and aligning this so that the hippocampal long axes were along the anterior-posterior axis, we were able to calculate hippocampal cross-sectional area and qT2 by a slicewise method to localize any volume loss or T2 hyperintensity. Individual patient profiles were compared with normative data generated from the healthy controls. RESULTS: Profiling of hippocampal volumetric and qT2 data could be performed automatically and reproducibly. HS patients commonly showed widespread decreases in volume and increases in T2 along the length of the affected hippocampus, and focal changes may also be identified. Patterns of atrophy and T2 increase in the left hippocampus were similar between left, right, and bilateral HS. These profiles have potential to distinguish between sclerosis affecting volume and qT2 in the whole or parts of the hippocampus, and may aid the radiological diagnosis in uncertain cases or cases with subtle or focal abnormalities where standard whole-hippocampal measurements yield normal values. SIGNIFICANCE: Hippocampal profiling of volumetry and qT2 values can help spatially localize hippocampal MRI abnormalities and work toward improved sensitivity of subtle focal lesions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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