Whole Brain Profile of Connector Hub Alteration Patterns in Focal Epilepsy When Compared to Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
Using resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI), we can non-invasively measure functional connectivity (FC) between brain regions using the blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal which characterizes slow fluctuations of hemodynamic processes.Through various FC analysis techniques, we can extract the resting state networks (RSNs) of the brain, and identify highly connected regions called hubs, which are important for long-range and efficient communication within the brain. In this thesis, we applied, adapted, and carefully investigated the method entitled SParsity-based Analysis of Reliable k-hubness (SPARK), \nintroduced by our group, to identify and quantify in a reliable manner the reorganization of connector hubs for patients with frontal lobe epilepsy (FLE) and temporal lobe epilepsy (TLE), \nwhen compared to healthy controls (HC). In this work, we used several metrics to characterize reorganization of connector hubs, aiming at generating whole-brain fingerprint models to \ncharacterize patients with epilepsy. We considered the following metrics, estimated on different parcellations of the brain in either nineteen anatomical regions or eleven functional networks: the \nhub disruption index (HDI), the hub emergence index (HEI), the hierarchical segregation index (HSI) and regional k-hubness. Our results are suggesting that we found more significant \nreorganization of hubness assessed using HDI and HEI when considering a segmentation in functional networks, as opposed to a segmentation in anatomical regions. We also reported \nsignificant decreases in regional k in epilepsy patients when compared to controls. In addition, we reported a significant decrease in HSI between epilepsy and controls as well. These preliminary results should be confirmed when applied on larger epilepsy cohorts, where we can use our proposed methodology and metrics combined with other non-invasive imaging modalities to \ndiscover potential biomarkers that could predict the postsurgical outcome of these patients.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».