Direct visualization of deep brain stimulation targets in Parkinson disease with the use of 7-tesla magnetic resonance imaging
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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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».