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Enregistrement W3035698461 · doi:10.1093/braincomms/fcaa076

Respiratory-related brain pulsations are increased in epilepsy—a two-centre functional MRI study

2020· article· en· W3035698461 sur OpenAlexaff
Janne Kananen, Heta Helakari, Vesa Korhonen, Niko Huotari, Matti Järvelä, Lauri Raitamaa, Ville Raatikainen, Zalán Rajna, Timo Tuovinen, Maiken Nedergaard, Julia Jacobs, Pierre LeVan, Hanna Ansakorpi, Vesa Kiviniemi

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute of Neurological Disorders and StrokeInstrumentariumin TiedesäätiöOulun Yliopiston TukisäätiöOrionin TutkimussäätiöOulun YliopistoChina Scholarship CouncilJane ja Aatos Erkon SäätiöAcademy of FinlandBrainLinks-BrainToolsSuomen Lääketieteen SäätiöDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEpilepsyRespiratory systemMedicineNeurosciencePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Resting-state functional MRI has shown potential for detecting changes in cerebral blood oxygen level-dependent signal in patients with epilepsy, even in the absence of epileptiform activity. Furthermore, it has been suggested that coefficient of variation mapping of fast functional MRI signal may provide a powerful tool for the identification of intrinsic brain pulsations in neurological diseases such as dementia, stroke and epilepsy. In this study, we used fast functional MRI sequence (magnetic resonance encephalography) to acquire ten whole-brain images per second. We used the functional MRI data to compare physiological brain pulsations between healthy controls (n = 102) and patients with epilepsy (n = 33) and furthermore to drug-naive seizure patients (n = 9). Analyses were performed by calculating coefficient of variation and spectral power in full band and filtered sub-bands. Brain pulsations in the respiratory-related frequency sub-band (0.11–0.51 Hz) were significantly (P < 0.05) increased in patients with epilepsy, with an increase in both signal variance and power. At the individual level, over 80% of medicated and drug-naive seizure patients exhibited areas of abnormal brain signal power that correlated well with the known clinical diagnosis, while none of the controls showed signs of abnormality with the same threshold. The differences were most apparent in the basal brain structures, respiratory centres of brain stem, midbrain and temporal lobes. Notably, full-band, very low frequency (0.01–0.1 Hz) and cardiovascular (0.8–1.76 Hz) brain pulses showed no differences between groups. This study extends and confirms our previous results of abnormal fast functional MRI signal variance in epilepsy patients. Only respiratory-related brain pulsations were clearly increased with no changes in either physiological cardiorespiratory rates or head motion between the subjects. The regional alterations in brain pulsations suggest that mechanisms driving the cerebrospinal fluid homeostasis may be altered in epilepsy. Magnetic resonance encephalography has both increased sensitivity and high specificity for detecting the increased brain pulsations, particularly in times when other tools for locating epileptogenic areas remain inconclusive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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