Probabilistic Presurgical Language fMRI Atlas of Patients with Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE: Patients with brain tumors have high intersubject variation in putative language regions, which may limit the utility of straightforward application of healthy-subject brain atlases in clinical scenarios. The purpose of this study was to develop a probabilistic functional brain atlas that consolidates language functional activations of sentence completion and silent word generation language paradigms using a large sample of patients with brain tumors. MATERIALS AND METHODS: The atlas was developed using retrospectively collected fMRI data from patients with brain tumors who underwent their first standard-of-care presurgical language fMRI scan at our institution between July 18, 2015, and May 13, 2022. 317 patients (861 fMRI scans) were used to develop the language functional atlas. An independent presurgical language fMRI dataset of 39 patients with brain tumors from a previous study was used to evaluate our atlas. Family-wise error corrected binary functional activation maps from sentence completion, letter fluency, and category fluency presurgical fMRI were used to create probability overlap maps and pooled probabilistic overlap map in Montreal Neurological Institute standard space. Wilcoxon signed-rank test was used to determine significant difference in the maximum Dice coefficient for our atlas compared to a meta-analysis-based template with respect to expert-delineated primary language area activations. RESULTS: Probabilities of activating left anterior primary language area and left posterior primary language area in temporal lobe were 87.9% and 91.5%, respectively, for sentence completion, 88.5% and 74.2%, respectively, for letter fluency, and 83.6% and 67.6%, respectively, for category fluency. Maximum Dice coefficients for templates derived from our language atlas were significantly higher than the meta-analysis-based template in left anterior primary language area (0.351 and 0.326, respectively, P < .05) and left posterior primary language area in temporal lobe (0.274 and 0.244, respectively, P < .005). CONCLUSIONS: Brain tumor patient-and paradigm-specific probabilistic language atlases were developed. These atlases had superior spatial agreement with fMRI activations in individual patients than the meta-analysis-based template. ABBREVIATIONS: SENT = sentence completion, LETT = letter fluency, CAT = category fluency, PLA = primary language area, aPLA = anterior PLA, pPLAT = posterior PLA in the temporal lobe, pPLAP = posterior PLA in the parietal lobe, SMA = supplementary motor area, DLPFC = dorsolateral prefrontal cortex, BTLA = basal temporal language area
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».