Brain Tumor Surgery with the Toronto Open Magnetic Resonance Imaging System: Preliminary Results for 36 Patients and Analysis of Advantages, Disadvantages, and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Frameless navigation systems represent a huge step forward in the surgical treatment of intracranial pathological conditions but lack the ability to provide real-time imaging feedback for assessment of postoperative results, such as catheter positions and the extent of tumor resections. An open magnetic resonance imaging system for intracranial surgery was developed in Toronto, by a multidisciplinary team, to provide real-time intraoperative imaging. METHODS: The preliminary experience with a 0.2-T, vertical-gap, magnetic resonance imaging system for intraoperative imaging, which was developed at the University of Toronto for the surgical treatment of patients with intracranial lesions, is described. The system is known as the image-guided minimally invasive therapy unit. RESULTS: Between February 1998 and March 1999, 36 procedures were performed, including 21 tumor resections, 12 biopsies, 1 transsphenoidal endoscopic resection, and 2 catheter placements for Ommaya reservoirs. Three complications were observed. All biopsies were successful, and the surgical goals were achieved for all resections. Problems included restricted access resulting from the confines of the magnet and the imaging coil design, difficulties in working in an operating room that is less spacious and familiar, inconsistent image quality, and a lack of nonmagnetic tools that are as effective as standard neurosurgical tools. Advantages included real-time imaging to facilitate surgical planning, to confirm entry into lesions, and to assess the extent of resection and intraoperative and immediate postoperative imaging to confirm the extent of resections, catheter placement, and the absence of postoperative complications. CONCLUSION: Intraoperative magnetic resonance imaging has great potential as an aid for intracranial surgery, but a number of logistic problems require resolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».