Longitudinal Assessment of Abnormal Cortical Folding in Fetuses and Neonates With Isolated Non‐Severe Ventriculomegaly
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The impact of ventriculomegaly (VM) on cortical development and brain functionality has been extensively explored in existing literature. VM has been associated with higher risks of attention-deficit and hyperactivity disorders, as well as cognitive, language, and behavior deficits. Some studies have also shown a relationship between VM and cortical overgrowth, along with reduced cortical folding, both in fetuses and neonates. However, there is a lack of longitudinal studies that study this relationship from fetuses to neonates. METHOD: We used a longitudinal dataset of 30 subjects (15 healthy controls and 15 subjects diagnosed with isolated non-severe VM (INSVM)) with structural MRI acquired in and ex utero for each subject. We focused on the impact of fetal INSVM on cortical development from a longitudinal perspective, from the fetal to the neonatal stage. Particularly, we examined the relationship between ventricular enlargement and both volumetric features and a multifaceted set of cortical folding measures, including local gyrification, sulcal depth, curvature, and cortical thickness. FINDINGS: Our results show significant effects of isolated non-severe VM (INSVM) compared to healthy controls, with reduced cortical thickness in specific brain regions such as the occipital, parietal, and frontal lobes. CONCLUSION: These findings align with existing literature, confirming the presence of alterations in cortical growth and folding in subjects with isolated non-severe VM (INSVM) from the fetal to neonatal stage compared to controls.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».