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Enregistrement W4416697937 · doi:10.1111/epi.70038

Mapping white matter tracts with <scp>SEEG</scp> electrodes

2025· article· en· W4416697937 sur OpenAlexaboutno aff
Davide Giampiccolo, J.P. van Dijk, Alejandro Granados, Fenglai Xiao, Giorgio Fiore, Roman Rodionov, Kuo Li, Aleksander Leon Lysomirski, Andy McEvoy, Beate Diehl, John S. Duncan, Fahmida A Chowdhury, Anna Miserocchi

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEpilepsy Research UK
Mots-clésStereoelectroencephalographyWhite matterTractographyElectrodeDeep brain stimulationStimulationRadiomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Stereo-electroencephalography (SEEG) is designed to record gray matter (GM) activity for epileptogenic zone localization. SEEG electrodes, however, traverse white matter (WM) pathways that connect regions involved in seizure networks and cognition. We retrospectively evaluated WM tract sampling in patients with SEEG to identify pathways suitable for prospective WM stimulation studies and validated this in two patients. METHODS: This retrospective analysis included 86 individuals who underwent SEEG implantation for drug-resistant epilepsy between 2014 and 2020. Electrode contacts were localized using postoperative high-resolution computed tomography (CT), co-registered to preoperative 3T T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) and normalized to Montreal Neurological Institute (MNI) space. Tissue classification utilized the Harvard-Oxford atlas, whereas WM tract involvement was assessed using probabilistic WM atlases. Preoperative tractography with dissection of the optic radiation was performed and used for 50 Hz, image-guided SEEG stimulation of white matter. RESULTS: Among 86 patients (30 left, 40 right, 16 bilateral hemisphere implantations), 860 electrodes (6372 contacts) were implanted. Of 5853 intraparenchymal contacts (92%), 1826 (31%) were positioned exclusively within WM and 2554 (44%) at the GM/WM boundary. Patients had an average of 10 electrodes (74 contacts). Of intraparenchymal contacts, 4381 (75%) crossed WM pathways (average 21 tracts per patient). The most frequently sampled tracts were commissural fibers (corpus callosum: 100% of patients), followed by association fibers including the inferior fronto-occipital fasciculus (97.7%), superior longitudinal fasciculus II (96.5%), and cingulum (95.4%). In two separate patients, WM stimulation induced phosphenes at .5-1 mA in different distant electrodes with contacts in the optic radiation, which was reproducible and tract selective. SIGNIFICANCE: SEEG electrodes sample WM structures in approximately two-thirds of contacts, and association pathways demonstrate near-universal sampling, making them optimal candidates for systematic WM stimulation protocols. SEEG-WM stimulation with preoperative tractography was validated in two different patients.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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