Preoperative or preembolization lesion targeting using rotational angiographic fiducial marking in the neuroendovascular suite
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional rotational digital subtraction (DS) angiography and DynaCT allow precise localization of intracranial arteriovenous fistulas (AVFs) with fiducial markers that have helped in surgical planning. These techniques are particularly useful when the AVF is not evident on cross-sectional imaging. The authors demonstrate the utility of 3D DS angiography and DynaCT in the localization of intracranial AVFs in 3 cases. Their first case was a dural AVF with multiple arterial feeders from the left occipital artery that drained into the left transverse sinus. Blood flow to the left transverse sinus was first decreased by embolizing the branch arterial feeders with polyvinyl alcohol particles. Thereafter, 3D DS angiography enabled precise localization of the site for the bur hole creation with a fiducial to allow access for the transverse sinus in the second part of the procedure where definitive transvenous sinus embolization of the dural AVF with coils was performed. They also used 3D DS angiography and DynaCT with fiducials for precise localization of a superficial pial AVF (Case 2) and a tentorial AVF (Case 3) not visible on cross-sectional angiography. With the precise localization of the target lesion, the neurosurgeons were able to perform relatively small craniotomies, minimizing the cranial opening yet allowing the opening for full access to the lesion. By correlating 3D DS angiography/DynaCT with CT images, the neurosurgeon could use neuronavigation in cases of AVF not appreciated on cross-sectional imaging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».