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Enregistrement W4403588636 · doi:10.1162/imag_a_00356

Hippocampal microscopic fractional anisotropy is reduced in temporal lobe epilepsy

2024· article· en· W4403588636 sur OpenAlexafffund
Nico J. J. Arezza, Hana H. Abbas, Caroline Chadwick, Ingrid S. Johnsrude, Jorge G. Burneo, Ana Suller Martí, Ali R. Khan, Corey A. Baron

Notice bibliographique

RevueImaging Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésFractional anisotropyDiffusion MRITemporal lobeSubiculumWhite matterMagnetic resonance imagingAxonHippocampal formationEpilepsy surgeryEpilepsyNeuroscienceMedicineDentate gyrusPathologyPsychologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical resection is the method of choice for treating drug-resistant focal temporal lobe epilepsy (TLE). Postsurgical outcomes are better when magnetic resonance imaging (MRI) findings can localize the seizure focus for resection. However, many patients are MR-negative, meaning the focus cannot be differentiated from normal tissue in relaxation-weighted MRI. Diffusion MRI shows promise as a preoperative marker of neuronal abnormalities due to its sensitivity to cellular changes such as axon damage, indexed by fractional anisotropy. Microscopic fractional anisotropy is a recently introduced diffusion MRI metric that is sensitive to axon integrity regardless of axon orientation in both gray and white matter. In contrast, regular fractional anisotropy is only sensitive to axon integrity in coherently oriented bundles of fibers. This work investigated whether microscopic fractional anisotropy is sensitive to hippocampal abnormalities in drug-resistant TLE. Diffusion MRI was performed on a 3T scanner in 19 patients (age = 31 ± 10 years) with drug-resistant TLE (of which 10 were MR-negative) and 18 healthy volunteers (age = 38 ± 15). A deep-learning method was employed to segment the hippocampus into smaller subregions corresponding to the subiculum, cornu ammonis (CA) 1, CA2/3, and CA4 plus dentate gyrus (DG). Mean measurements of subregion volume, diffusivity, fractional anisotropy, and microscopic fractional anisotropy were compared between cohorts. In a subset of the TLE cohort suspected to have unilateral pathology (n = 15, age = 32 ± 10 years), the percentage differences between measurements ipsilateral and contralateral to the epileptogenic zone were evaluated to assess asymmetry. Microscopic fractional anisotropy was reduced in the hippocampus of drug-resistant TLE patients relative to healthy volunteers. In subregion-specific analysis, microscopic fractional anisotropy was significantly reduced in only the CA4/DG region in patients compared with healthy volunteers, after corrections for multiple comparisons. In the 15 patients with suspected unilateral pathology, microscopic fractional anisotropy was reliably and statistically lower in the ipsilateral CA4/DG region than in the contralateral side. Significant differences were not observed between TLE patients and healthy volunteers, or between hemispheres for patients with suspected unilateral pathology, for the fractional anisotropy or volume metrics. Diffusion MRI may complement standard imaging procedures by detecting abnormalities in MRI-negative patients. Due to its ability to detect abnormality regardless of axon orientation, microscopic fractional anisotropy may improve seizure focus localization in surgical candidates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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