Investigation of neurophysiologic and functional connectivity changes following glioma resection using magnetoencephalography
Notice bibliographique
Résumé
Background: In patients with glioma, clinical manifestations of neural network disruption include behavioral changes, cognitive decline, and seizures. However, the extent of network recovery following surgery remains unclear. The aim of this study was to characterize the neurophysiologic and functional connectivity changes following glioma surgery using magnetoencephalography (MEG). Methods: Ten patients with newly diagnosed intra-axial brain tumors undergoing surgical resection were enrolled in the study and completed at least two MEG recordings (pre-operative and immediate post-operative). An additional post-operative recording 6-8 weeks following surgery was obtained for six patients. Resting-state MEG recordings from 28 healthy controls were used for network-based comparisons. MEG data processing involved artifact suppression, high-pass filtering, and source localization. Functional connectivity between parcellated brain regions was estimated using coherence values from 116 virtual channels. Statistical analysis involved standard parametric tests. Results: Distinct alterations in spectral power following tumor resection were observed, with at least three frequency bands affected across all study subjects. Tumor location-related changes were observed in specific frequency bands unique to each patient. Recovery of regional functional connectivity occurred following glioma resection, as determined by local coherence normalization. Changes in inter-regional functional connectivity were mapped across the brain, with comparable changes in low to mid gamma-associated functional connectivity noted in four patients. Conclusion: Our findings provide a framework for future studies to examine other network changes in glioma patients. We demonstrate an intrinsic capacity for neural network regeneration in the post-operative setting. Further work should be aimed at correlating neurophysiologic changes with individual patients' clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».