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Enregistrement W4401339657 · doi:10.1111/epi.18071

The hemodynamic response to co‐occurring interictal epileptiform discharges and high‐frequency oscillations localizes the seizure‐onset zone

2024· article· en· W4401339657 sur OpenAlexafffund
William P. Wilson, Daniel J. Pittman, Perry Dykens, Victoria Mosher, Laura Gill, Joseph Peedicail, Antis G. George, Craig A. Beers, Bradley G. Goodyear, Pierre LeVan, Paolo Federico

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and Addiction
Mots-clésIctalElectroencephalographyEEG-fMRIHaemodynamic responseNeuroscienceEpilepsyMagnetic resonance imagingBrain mappingNuclear magnetic resonancePsychologyPhysicsMedicineInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To use intracranial electroencephalography (EEG) to characterize functional magnetic resonance imaging (fMRI) activation maps associated with high-frequency oscillations (HFOs) (80-250 Hz) and examine their proximity to HFO- and seizure-generating tissue. METHODS: Forty-five patients implanted with intracranial depth electrodes underwent a simultaneous EEG-fMRI study at 3 T. HFOs were detected algorithmically from cleaned EEG and visually confirmed by an experienced electroencephalographer. HFOs that co-occurred with interictal epileptiform discharges (IEDs) were subsequently identified. fMRI activation maps associated with HFOs were generated that occurred either independently of IEDs or within ±200 ms of an IED. For all significant analyses, the Maximum, Second Maximum, and Closest activation clusters were identified, and distances were measured to both the electrodes where the HFOs were observed and the electrodes involved in seizure onset. RESULTS: We identified 108 distinct groups of HFOs from 45 patients. We found that HFOs with IEDs produced fMRI clusters that were closer to the local field potentials of the corresponding HFOs observed within the EEG than HFOs without IEDs. In addition to the fMRI clusters being closer to the location of the EEG correlate, HFOs with IEDs generated Maximum clusters with greater z-scores and larger volumes than HFOs without IEDs. We also observed that HFOs with IEDs resulted in more discrete activation maps. SIGNIFICANCE: Intracranial EEG-fMRI can be used to probe the hemodynamic response to HFOs. The hemodynamic response associated with HFOs that co-occur with IEDs better identifies known epileptic tissue than HFOs that occur independently.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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