Feasibility and Added Value of Fetal DTI Tractography in the Evaluation of an Isolated Short Corpus Callosum: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Prognosis of isolated short corpus callosum is challenging. Our aim was to assess whether fetal DTI tractography can distinguish callosal dysplasia from variants of normal callosal development in fetuses with an isolated short corpus callosum. MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective study of 37 cases referred for fetal DTI at 30.4 weeks (range, 25–34 weeks) because of an isolated short corpus callosum less than the 5th percentile by sonography at 26 weeks (range, 22–31 weeks). Tractography quality, the presence of Probst bundles, dysmorphic frontal horns, callosal length (internal cranial occipitofrontal dimension/length of the corpus callosum ratio), and callosal thickness were assessed. Cytogenetic data and neurodevelopmental follow-up were systematically reviewed. RESULTS: Thirty-three of 37 fetal DTIs distinguished the 2 groups: those with Probst bundles (Probst bundles+) in 13/33 cases (40%) and without Probst bundles (Probst bundles–) in 20/33 cases (60%). Internal cranial occipitofrontal dimension/length of the corpus callosum was significantly higher in Probst bundles+ than in Probst bundles–, with a threshold value determined at 3.75 for a sensitivity of 92% (95% CI, 77%–100%) and specificity of 85% (95% CI, 63%–100%). Callosal lipomas (4/4) were all in the Probst bundles– group. More genetic anomalies were found in the Probst bundles+ than in Probst bundles– group (23% versus 10%, P = .08). CONCLUSIONS: Fetal DTI, combined with anatomic, cytogenetic, and clinical characteristics could suggest the possibility of classifying an isolated short corpus callosum as callosal dysplasia and a variant of normal callosal development.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».