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- Originaltitel:
- Application of preoperative function-based structural connectome analysis combined with supervised machine learning to predict surgery-related language deficits after glioma resection
- Übersetzter Titel:
- Anwendung der präoperativen funktionsbasierten strukturellen Konnektomanalyse in Kombination mit überwachtem maschinellem Lernen zur Vorhersage von operationsbedingten Sprachstörungen nach Gliomresektion
- Autor:
- Zhang, Haosu
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Medizin
- Betreuer:
- Krieg, Sandro M. (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Sorg, Christian (Priv.-Doz. Dr.); Heinen, Florian (Prof. Dr. Prof. h.c.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- ARC Architektur
- Stichworte:
- nTMS, DTI, connectome, SRA, FA, Glioma, Language
- Übersetzte Stichworte:
- nTMS, DTI, Konnektom, SRA, FA, Gliom, Sprache
- TU-Systematik:
- MED 608
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1661775
- Eingereicht am:
- 27.06.2022
- Mündliche Prüfung:
- 26.09.2022
- Dateigröße:
- 16515907 bytes
- Seiten:
- 76
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220926-1661775-1-1
- Letzte Änderung:
- 25.11.2022
BibTeX
Vorkommen: