Detection of Hippocampal Subfield Asymmetry at 7T With Automated Segmentation in Epilepsy Patients With Normal Clinical Strength MRIs
Notice bibliographique
Résumé
While the etiology of hippocampal sclerosis (HS) in epilepsy patients remains unknown, distinct phenotypes of hippocampal subfield atrophy have been associated with different clinical presentations and surgical outcomes. The advent of novel techniques including ultra-high field 7T magnetic resonance imaging (MRI) and automated subfield volumetry have further enabled detection of hippocampal pathology in patients with epilepsy, however, studies combining both 7T MRI and automated segmentation in epilepsy patients with normal-appearing clinical MRI are limited. In this study, we present a novel application of the automated segmentation of hippocampal subfields (ASHS) software to determine subfield volumes of the CA1, CA2/3, CA4/DG, and the subiculum using ultra high-field 7T MRI scans, including T1-weighted MP2RAGE and T2-TSE sequences, in 27 patients with either mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) or neocortical epilepsy (NE) compared to age and gender matched healthy controls. We found that 7T improved visualization of structural abnormalities not otherwise seen on clinical strength MRIs in patients with unilateral mTLE. Additionally, our automated segmentation algorithm was able to detect structural differences in volume and asymmetry across hippocampal subfields in unilateral mTLE patients compared to controls. Specifically, amongst unilateral mTLE patients with longer disease durations, volume loss was observed in the ipsilateral CA1 and CA2/3 subfields and contralateral CA1. There were no differences in subfield volumes in patients with NE compared to controls. We report the first application of 7T with automated segmentation to characterize the relationship between disease duration burden and asymmetry across specific hippocampal subfields in this population. Disease duration was found to have a statistically significant positive relationship with subfield asymmetry within the unilateral mTLE cohort. These findings highlight the ability of 7T MRI and automated segmentation to provide novel qualitative and quantitative information in epilepsy patients who are otherwise MRI-negative at clinical field strengths.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».