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Enregistrement W4306673456 · doi:10.3389/fnhum.2022.943618

Resting-state functional MRI of the visual system for characterization of optic neuropathy

2022· review· en· W4306673456 sur OpenAlexaff
Sujeevini Sujanthan, Amir Shmuel, Janine D. Mendola

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsU.S. Department of Defense
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingVisual cortexOptic neuritisNeuroscienceOptic nerveOptic neuropathyVisual fieldResting state fMRIGlaucomaPsychologyMedicineMultiple sclerosisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optic neuropathy refers to disease of the optic nerve and can result in loss of visual acuity and/or visual field defects. Combining findings from multiple fMRI modalities can offer valuable information for characterizing and managing optic neuropathies. In this article, we review a subset of resting-state functional magnetic resonance imaging (RS-fMRI) studies of optic neuropathies. We consider glaucoma, acute optic neuritis (ON), discuss traumatic optic neuropathy (TON), and explore consistency between findings from RS and visually driven fMRI studies. Consistent with visually driven studies, glaucoma studies at rest also indicated reduced activation in the visual cortex and dorsal visual stream. RS-fMRI further reported varying levels of functional connectivity in the ventral stream depending on disease severity. ON patients show alterations within the visual cortex in both fMRI techniques. Particularly, higher-than-normal RS activity is observed in the acute phase and decreases as the disease progresses. A similar pattern is observed in the visual cortex of TON-like, open globe injury (OGI), patients. Additionally, visually driven and RS-fMRI studies of ON patients show recovery of brain activity in the visual cortex. RS-fMRI suggests recovery of signals in higher-tier visual areas MT and LOC as well. Finally, RS-fMRI has not yet been applied to TON, although reviewing OGI studies suggests that it is feasible. Future RS-fMRI studies of optic neuropathies could prioritize studying the fine scale RS activity of brain areas that visually driven studies have identified. We suggest that a more systematic longitudinal comparison of optic neuropathies with advanced fMRI would provide improved diagnostic and prognostic information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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