Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: hippocampus

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Pomiary wolumetryczne hipokampa w padaczce na podstawie rezonansu magnetycznego

Kurowska Klaudia, Szymerkowski Karol, Waghorn Ben, Kimszal Ewelina

Inżynier i Fizyk Medyczny

2019

Vol. 8, nr 4

321--322

W przypadku pacjentów z padaczką płata skroniowego, która jest oporna na terapię medyczną, najlepszą opcją uzyskania redukcji lub całkowitego zniwelowania napadów jest resekcja chirurgiczna – zwłaszcza gdy w wyniku obrazowania rezonansu magnetycznego stwierdzony jest zanik hipokampa. Zazwyczaj większość badań klinicznych z wykorzystaniem obrazowania rezonansu magnetycznego jest wystarczająca do wykrycia dużego zaniku jego struktury. Niekiedy jednak subtelny zanik tkanek, który może charakteryzować wczesną chorobę, jest często pomijany w ocenie uzyskanego obrazu. Wolumetria hipokampa jest bardzo dobrym markerem do wykrywania obecności zaniku tkanek i stopnia nasilenia tego procesu. W badaniu morfometrii (pomiarze danego narządu oraz jego opisu na podstawie uzyskanych pomiarów) mózgu przyjmuje się, iż istnieje ścisła korelacja pomiędzy jego strukturą oraz funkcją. Dotyczy to zarówno tkanki normalnej (niezmienionej chorobowo), jak i nieprawidłowej (o budowie patologicznej). Jednym z deskryptorów struktury morfometrycznej jest objętość.

In the case of patients with temporal lobe epilepsy, which is resistant to medical therapy, surgical resection is the best option for achieving reduction or complete suppression of seizures – especially when the disappearance of the hippocampus is detected by magnetic resonance imaging. Typically, most clinical trials using magnetic resonance imaging are sufficient to detect a large disappearance of its structure. Sometimes, however, the subtle disappearance of tissues that can characterize early disease is often overlooked in the assessment of the image obtained. Hippocampal volumetry is a very good marker to detect the presence of tissue loss and the extent of this process. In the study of morphometry (measurement of a given organ and its description on the basis of obtained measurements), the brain assumes that there is a close correlation between its structure and function. This applies to both normal (unchanged) and abnormal (pathological) tissue. One of the descriptors of the morphometric structure is the volume.

The spike-timing-dependent plasticity function based on a brain sequential learning system using a recurrent neuronal network

Ogata G., Natsume K., Ishizuka S., Hayashi H.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

2010

Vol. 4, No. 2

25-30

This paper examines the spike-timing-dependent plasticity (STDP) at the synapses of the medial entorhinal cortex (EC) and the dentate gyrus (DG) in the hippocampus. The medial and lateral ECs respectively convey spatial and non-spatial information to the hippocampus, and the DG of the hippocampus integrates or binds them. There is a recurrent neuronal network between the EC and the hippocampus called the EC-hippocampus loop. A computational study has shown that using this loop and STDP phenomena at the recurrent EC synapse, sequential learning can be accomplished. But the STDP functions at the synapses of the EC and DG have not yet been studied by neurophysiological experiments. Experiments on STDP phenomena were performed in rats. The STDP function was asymmetrical in the EC synapse and symmetrical in the DG. The medial EC mainly processes the time-series signals for spatial information about visual landmarks when a rat is running in an environment, the lateral EC processes their features, and the DG binds or integrates the information on the positions and features of the landmarks. Thus, the EC-hippocampus loop processes sequential learning of spatial and non-spatial information in parallel, and the DG binds or integrates the two kinds of signals. A system based on this biological phenomenon could have similar characteristics of parallel processing of object features and positions, and their binding.