Myoclonus cortical generators in Unverricht-Lundborg disease: an electric source imaging study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To localize the cortical generator of myoclonic jerks in progressive myoclonic epilepsy (Unverricht-Lundborg disease) applying the Electrical Source Immaging method (ESI). Method: 3 patients (2 female, 1 male, age: 17–48 yrs) affected by Unverricht- Lundborg disease underwent a 256—channels EEG with concomitant polygraphic recording. Provocative manouvres were conducted during the exam to elicit myoclonic jerks. EEG (electroencephalographic) and EMG (electromyographic) traces were analyzed off line. For the other 2 patients, a back-averaging of the myoclonic EMG activity and corresponding EEG abnormalities was performed. Analysis was conducted off line. A mean of 15 jerk-locked EEG potentials for each patients were averaged, and projected through a LORETA algorithm on an MNI (Montreal Neurological Institute) brain template in order to identify the cortical generator. Result: Jerk-locked EEG potentials were recognizable over the centrofrontal derivations, with a slight lateralization in each single case. ESI elaboration localizes the cortical generator over the anterior premotor frontal cortex (pt 1: Brodman area 6, pt 2: Brodman area 10; pt 3: Brodman area 11), with a lateralization concordant with the EEG potentials (2 right hemisphere, 1 left). Conclusion: ESI is a technique that permits cortical source localization of EEG potentials. Its application to this rare form of epilepsy depicts the important role of the pre-motor and frontal cortex in the myoclonic jerk's generation. To our knowledge, this is the first report describing the cortical source generation from the anterior/premotor cortex. Since only the jerk-locked potential was examined, we can not infer on the involved networks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».