P.114 When functional neuroimaging is ambiguous for language localization: a case for Wada testing
Notice bibliographique
Résumé
Background: To localize cortical speech areas, methods such as fMRI are commonly used, but the Wada test can also determine whether a region is critical to the particular task. We report a case of a left-handed patient with a left frontal tumour in whom fMRI language paradigms produced both left and right Broca’s and Wernicke’s areas. Methods: All imaging used a 3 Tesla Siemens Skyra scanner. The patient performed five speech tasks: word reading, picture naming, semantic questions, pseudohomophone reading, and word generation. All preprocessing and statistical analyses for functional images were performed using Brain Voyager QX. Results: The fMRI results revealed right hemisphere dominance for language processing. A Wada test was performed in order to confirm whether the regions in the left hemisphere were critical to speech. The patient experienced speech arrest during the Wada test, thus confirming that despite bilateral speech activation, the left hemisphere speech regions are required for speech production. Conclusions: This case emphasizes the importance of preoperative fMRI in assessing the location of eloquent cortices adjacent to a tumour and the Wada test is still warranted for examining necessity of left hemisphere language regions when fMRI fails to show clear left-lateralization.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».