Cortical thickness in clinical moyamoya disease: A magnetic resonance imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Moyamoya disease (MMD) is a progressive cerebrovascular disorder, with an unknown pathogenesis and aetiology. MMD is characterized by steno-occlusive changes at the terminal portion of the internal carotid artery (ICA), which is accompanied by variable development of the basal collaterals, also known as moyamoya vessels. Patients with MMD show variable patterns of brain damage and may experience recurrent multiple transient ischaemic attacks, intracranial bleeding and cerebral infarction. In this study, we investigate the potential for structural T1 magnetic resonance imaging (MRI) to help characterize abnormal cortical development in MMD clinically, with an analysis of both average and variability of regional cortical thicknesses. This study also included a machine learning analysis to assess the predictive capacity of the cortical thickness abnormalities observed in this research. This study included 993 MRI examinations from neurotypical controls and 269 MRI examinations from MMD patients. Results demonstrate abnormal cortical presentation of the insula, caudate, postcentral, precuneus and cingulate regions, in agreement with previous literature cortical thickness findings as well as alternative methods such as functional MRI (fMRI) and digital angiography. To the best of our knowledge, this is the first manuscript to report cortical thickness abnormalities in the middle temporal visual area in MMD and the first study to report on cortical thickness variability abnormalities in MMD.
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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 | 0,000 |
| 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 ».