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Original title:
Application of preoperative function-based structural connectome analysis combined with supervised machine learning to predict surgery-related language deficits after glioma resection
Translated title:
Anwendung der präoperativen funktionsbasierten strukturellen Konnektomanalyse in Kombination mit überwachtem maschinellem Lernen zur Vorhersage von operationsbedingten Sprachstörungen nach Gliomresektion
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Institution:
Fakultät für Medizin
Advisor:
Krieg, Sandro M. (Prof. Dr.)
Referee:
Sorg, Christian (Priv.-Doz. Dr.); Heinen, Florian (Prof. Dr. Prof. h.c.)
Language:
en
Subject group:
ARC Architektur
Keywords:
nTMS, DTI, connectome, SRA, FA, Glioma, Language
Translated keywords:
nTMS, DTI, Konnektom, SRA, FA, Gliom, Sprache
TUM classification:
MED 608
Abstract:
Resection of glioma in language-related regions has the potential of causing surgically-related aphasia (SRA). Non-aphasic patients with left hemisphere perisylvian glioma were enrolled in this study to evaluate SRA prediction using connectome attributes, with machine learning utilized for cross-validation. It presented a unique insight into language-related complex networks by combining nTMS with graphic analysis.
Translated abstract:
Die Resektion von Gliomen in sprachrelevanten Arealen birgt gewisse Risiken einer operativ bedingten Aphasie (SRA). In dieser Studie wurden nonaphasische Patienten mit linkshemisphärischem perisylvischem Gliom untersucht, um die Vorhersage von SRA durch Konnektom-Eigenschaften zu analysieren, und zur Kreuzvalidierung wurde maschinelles Lernen eingesetzt. Sie bot neue Perspektiven durch nTMS und grafischer Analyse, um unser Verständnis von sprachrelevanten komplexen Netzwerken zu verbessern.
Date of submission:
27.06.2022
Oral examination:
26.09.2022
File size:
16515907 bytes
Pages:
76
Last change:
25.11.2022
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