Direct visualization of deep brain stimulation targets in Parkinson disease with the use of 7-tesla magnetic resonance imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: A challenge associated with deep brain stimulation (DBS) in treating advanced Parkinson disease (PD) is the direct visualization of brain nuclei, which often involves indirect approximations of stereotactic targets. In the present study, the authors compared T2*-weighted images obtained using 7-T MR imaging with those obtained using 1.5- and 3-T MR imaging to ascertain whether 7-T imaging enables better visualization of targets for DBS in PD. METHODS: The authors compared 1.5-, 3-, and 7-T MR images obtained in 11 healthy volunteers and 1 patient with PD. RESULTS: With 7-T imaging, distinct images of the brain were obtained, including the subthalamic nucleus (STN) and internal globus pallidus (GPi). Compared with the 1.5- and 3-T MR images of the STN and GPi, the 7-T MR images showed marked improvements in spatial resolution, tissue contrast, and signal-to-noise ratio. CONCLUSIONS: Data in this study reveal the superiority of 7-T MR imaging for visualizing structures targeted for DBS in the management of PD. This finding suggests that by enabling the direct visualization of neural structures of interest, 7-T MR imaging could be a valuable aid in neurosurgical procedures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle