Lesion-network mapping in task-dependent frequencies uncovers remote consequences of focal damage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The brain consists of a multiplicity of networks with massively interacting nodes. Disruption of a node following brain damage can result in both short- and long-distance functional abnormalities, affecting even intact brain regions remote from the site of lesion (termed ‘diaschisis’). Diaschisis has been well described previously, and structural and functional connectivity have been related to clinical findings. However, the mechanistic and neurophysiological properties of this remote loss of function, its temporal and spectral dynamics, and its impact on the whole brain remain to be elucidated. In this study, we used high-density electroencephalography (EEG) to detect and characterize function- and frequency-dependent transcallosal diaschisis in a single-case of visual agnosia who has a perceptual deficit in object and face recognition following a focal lesion in the right posterior temporal cortex. Scalp EEG activity was evoked by images of intact and parametrically increased scrambled objects. SilenceMap, an algorithm developed for the location of reduced power (i.e., regions of silence), was used to estimate the slope of shape-selective EEG responses at levels of object scrambling, with structural and functional MRI serving as the ground truth for the lesion and diaschisis. The functional deficit, manifest as a significant reduction in the slope of EEG object shape sensitivity, was observed in the lesioned right ventral cortex and right dorsal cortex across most of the frequency bands (>4 Hz). This reduction in EEG slope was accompanied by contralesional diaschisis in the homotopic left ventral and left dorsal cortex but only in the Theta band (4−8Hz). This noninvasive approach both elucidates the neural correlates of diaschisis and confirms the viability of this approach in identifying neurological abnormality, perhaps offering a path toward precision medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».