Network reorganisation following anterior temporal lobe resection and relation with post-surgery seizure relapse: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterise temporal lobe epilepsy (TLE) surgery-induced changes in brain network properties, as measured using diffusion weighted MRI, and investigate their association with postoperative seizure-freedom. METHODS: For 48 patients who underwent anterior temporal lobe resection, diffusion weighted MRI was acquired pre-operatively, 3-4 months post-operatively (N = 48), and again 12 months post-operatively (N = 13). Data for 17 controls were also acquired over the same period. After registering all subjects to a common space, we performed two complementary analyses of the subjects' quantitative anisotropy (QA) maps. 1) A connectometry analysis which is sensitive to changes in subsections of fasciculi. 2) A graph theory approach which integrates connectivity information across the wider brain network. RESULTS: We found significant postoperative alterations in QA in patients relative to controls measured over the same period. Reductions were primarily located in the uncinate fasciculus and inferior fronto-occipital fasciculus ipsilaterally for all patients. Larger reductions were associated with postoperative seizure-freedom in left TLE. Increased QA was mainly located in corona radiata and corticopontine tracts. Graph theoretic analysis revealed widespread increases in nodal betweenness centrality, which were not associated with patient outcomes. CONCLUSION: Substantial alterations in QA occur in the months after epilepsy surgery, suggesting Wallerian degeneration and strengthening of specific white matter tracts. Greater reductions in QA were related to postoperative seizure freedom in left TLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».