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Enregistrement W1430234161 · doi:10.1227/neu.0000000000000999

Volumetric Measurements of Brain Shift Using Intraoperative Cone-Beam Computed Tomography

2015· article· en· W1430234161 sur OpenAlexaff
Vítor Mendes Pereira, Iris Smit-Ockeloen, Olivier Brina, Draženko Babić, Marcel Breeuwer, Karl Schaller, Karl‐Olof Lövblad, Daniël Ruijters

Notice bibliographique

RevueOperative Neurosurgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHounsfield scaleCone beam computed tomographyDeformation (meteorology)Nuclear medicineRadiologyNeurosurgeryBiomedical engineeringComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebrospinal fluid leakage and ventricular compression during open surgery may lead to brain deformation called brain shift. Brain shift may affect intraoperative navigation that is based on image-based preoperative planning. Tools to correct or predict these anatomic modifications can be important to maintain precision during open guided neurosurgery. OBJECTIVE: To obtain a reliable intraoperative volumetric deformation vector field describing brain shift during intracranial neurosurgical procedures. METHODS: We acquired preoperative and intraoperative cone-beam computed tomography enhanced with intravenous injection of iodine contrast. These data sets were preprocessed and elastically registered to obtain the volumetric brain shift deformation vector fields. RESULTS: We obtained the brain shift deformation vector field in 9 cases. The deformation fields proved to be highly nonlinear, particularly around the ventricles. Interpatient variability was considerable, with a maximum deformation ranging from 8.1 to 26.6 mm and a standard deviation ranging from 0.9 to 4.9 mm. CONCLUSION: Contrast-enhanced cone-beam computed tomography provides a feasible technique for intraoperatively determining brain shift deformation vector fields. This technique can be used perioperatively to adjust preoperative planning and coregistration during neurosurgical procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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