Seven‐tesla susceptibility‐weighted analysis of hippocampal venous structures: Application to magnetic‐resonance–normal focal epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vascular structures may play a significant role in epileptic pathology. Although previous attempts to characterize vasculature relative to epileptogenic zones and hippocampal sclerosis have been inconsistent, an in vivo method of analysis would assist in resolving these inconsistencies and facilitate a comparison against healthy controls in a human model. Magnetic resonance imaging is a noninvasive technique that provides excellent soft tissue contrast, and the relatively recent development of susceptibility-weighted imaging has dramatically improved the visibility of small veins. METHODS: We built and tested a Hessian-based segmentation technique, which takes advantage of the increased signal and contrast available at 7 T to detect venous structures in vivo. We investigate the ability of this technique to quantify vessels in the brain and apply it to an asymmetry analysis of vessel density in the hippocampus in patients with mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) and neocortical epilepsy. RESULTS: Vessel density was highly symmetric in the hippocampus in controls (mean asymmetry = 0.080 ± 0.076, median = 0.05027), whereas average vessel density asymmetry was greater in neocortical (mean asymmetry = 0.23 ± 0.17, median = 0.14) and MTLE (mean asymmetry = 0.37 ± 0.46, median = 0.26) patients, with the decrease in vessel density ipsilateral to the suspected seizure onset zone. Post hoc testing with one-way analysis of variance and Tukey post hoc test indicated significant differences in the group means (P < .02) between MTLE and the control group only. SIGNIFICANCE: Asymmetry in vessel density in the hippocampus is visible in patients with MTLE, even when qualitative and quantitative measures of hippocampal asymmetry show little volumetric difference between epilepsy patients and healthy controls.
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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 ».