Anatomical and Functional Characterization in Children With Unilateral Cerebral Palsy: An Atlas-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Variability in hand function among children with unilateral cerebral palsy (UCP) might reflect the type of brain injury and resulting anatomical sequelae. Objective. We used atlas-based analysis of structural images to determine whether children with periventricular (PV) versus middle cerebral artery (MCA) injuries might exhibit unique anatomical characteristics that account for differences in hand function. Methods. Forty children with UCP underwent structural brain imaging using 3-T magnetic resonance imaging. Brain lesions were classified as PV or MCA. A group of 40 typically developing (TD) children served as comparison controls. Whole brains were parcellated into 198 structures (regions of interest) to obtain volume estimates. Dexterity and bimanual hand function were assessed. Unbiased, differential expression analysis was performed to determine volumetric differences between PV and MCA groups. Principal component analysis (PCA) was performed and the top 3 components were extracted to perform regression on hand function. Results. Children with PV had significantly better hand function than children with MCA. Multidimensional scaling analysis of volumetric data revealed separate clustering of children with MCA, PV, and TD children. PCA extracted anatomical components that comprised the 2 types of brain injury. In the MCA group, reductions of volume were concentrated in sensorimotor structures of the injured hemisphere. Models using PCA predicted hand function with greater accuracy than models based on qualitative brain injury type. Conclusions. Our results highlight unique quantitative differences in children with UCP that also predict differences in hand function. The systematic discrimination between groups found in our study reveals future questions about the potential prognostic utility of this approach.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».