Single voxel autocorrelation reflects hippocampal function in temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have previously shown that autocorrelation analyses of BOLD signal applied to single voxels in healthy controls can identify behaviorally-relevant gradients of temporal dynamics throughout the hippocampal long-axis. A question that remains is how changes in the brain’s functional and structural integrity affect single voxel autocorrelation. In this study we investigate how hippocampal autocorrelation is affected by hippocampal dysfunction by investigating a population of patients with unilateral temporal lobe epilepsy (TLE). Many patients with TLE have mesial temporal sclerosis (MTS), characterized by scarring and neuronal loss particularly in the anterior hippocampus. Here we compared patients with left and right TLE, some with and without MTS, to healthy controls. We applied our single voxel autocorrelation method and data-driven clustering approach to segment the hippocampus based on the autocorrelation of resting state fMRI. We found that patients with left TLE had longer intrinsic timescales (i.e., higher autocorrelation) compared to controls, particularly in the anterior-medial portion of the hippocampus. This was true for both the epileptogenic and non-epileptogenic hemispheres. We also evaluated the extent of cluster preservation (i.e., spatial overlap with controls) of patient autocorrelation clusters and the relationship to verbal and visuospatial memory. We found that patients with greater cluster preservation in the anterior-medial hippocampus had better memory performance. Surprisingly, we did not find any effect of MTS on single voxel autocorrelation, despite the structural changes associated with the condition. These results suggest that spatiotemporal dynamics of activity can be informative regarding the functional integrity of the hippocampus in TLE.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».