Symptom-Related Differential Neuroimaging Biomarkers in Children with Corpus Callosum Abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify symptom-related neuroimaging biomarkers for patients with dysgenesis of the corpus callosum (dCC) by summarizing neurological symptoms reported in clinical evaluations and correlating them with retrospectively collected structural/diffusion brain magnetic resonance imaging (MRI) measures from 39 patients/controls (mean age 8.08 ± 3.98). Most symptoms/disorders studied were associated with CC abnormalities. Total brain (TB) volume was related to language, cognition, muscle tone, and metabolic/endocrine abnormalities. Although white matter (WM) volume was not related to symptoms studied, gray matter (GM) volume was related to cognitive, behavioral, and metabolic/endocrine disorders. Right hemisphere (RH) cortical thickness (CT) was linked to language abnormalities, while left hemisphere (LH) CT was linked to epilepsy. While RH gyrification index (GI) was not related to any symptoms studied, LH GI was uniquely related to cognitive disorders. Between patients and controls, GM volume and LH/RH CT were significantly greater in dCC patients, while WM volume and LH/RH GI were significantly greater in controls. TB volume and diffusion indices for tissue microstructures did not show differences between the groups. In summary, our brain MRI-based measures successfully revealed differential links to many symptoms. Specifically, LH GI abnormality can be a predictor for dCC patients, which is uniquely associated with the patients' symptom. In addition, patients with CC abnormalities had normal TB volume and overall tissue microstructures, with potentially deteriorated mechanisms to expand/fold the brain, indicated by GI.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».