Investigation of networks underlying hyperkinetic seizures utilizing ictal SPECT
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study neural networks involved in hyperkinetic seizures (HKS) using ictal SPECT. Methods We retrospectively identified 18 patients with HKS evaluated at the Cleveland Clinic between 2005 and 2015 with video-EEG monitoring and ictal SPECT. Semiology was confirmed by the consensus of 2 epileptologists9 independent reviews and classified as type 1, 2, or 3 HKS. SPECT data were analyzed by 2 independent physicians using a z score of 1.5. Ictal hyperperfusion patterns for each group were analyzed visually and with SPM. Spatial normalization to Montreal Neurological Institute space for each patient’s data was performed, followed by flipping of data from patients with left-sided ictal onset to the right side. Finally, an average z score map for each group was calculated. Results Visual analysis and SPM identified different patterns of ictal hyperperfusion in the 3 subtypes of HKS. Type 1 seizures showed hyperperfusion in a more anteriorly located network involving the anterior insula, orbitofrontal cortex, cingulate, and anterior perisylvian region and rostral midbrain. Type 2 seizures were associated with hyperperfusion in a more caudally located network involving the orbitofrontal cortex, cingulate (middle and posterior), basal ganglia, thalami, and cerebellum. Type 3 seizures showed a mixed pattern of SPECT hyperperfusion involving the temporal pole and anterior perisylvian region. Conclusions Each of the 3 different semiologic subtypes of HKS is associated with distinct patterns of hyperperfusion, providing further insight into the neural networks involved. This knowledge may inform placement of invasive EEG electrodes in patients with HKS semiology undergoing presurgical evaluation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».