Multimodality Imaging for Precise Localization of Craniofacial Osteomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Functional imaging identifies areas of abnormal bone turnover, providing a useful adjunct in the treatment of osteomyelitis and bone tumors. The low resolution and lack of anatomical detail limit the application of bone scans in craniofacial surgery, however. Multimodality image registration addresses this problem by fusing functional images (single photon emission computed tomography [SPECT]) to high-resolution structural images (computed tomography [CT]) for precise anatomical delineation of bone activity. This article describes a technique for spatial registration of CT and SPECT images to provide precise anatomical delineation of abnormal bone turnover, thereby guiding the extent of resection in the management of craniofacial osteomyelitis. Standard CT and SPECT imaging protocols were used in imaging the skull from the vertex to the mentum. Image data were imported into Analyze (Biomedical Imaging Resource; Mayo Foundation, Rochester, MN) on a dedicated Windows NT (Microsoft Corporation, Redmond, WA) workstation. Using the CT data, the craniofacial skeleton, osteotomy segments, and bone grafts were interactively mapped out. Consecutive axial slices were then reconstructed to form a three-dimensional volume of interest. The CT-derived volume of interest was registered to the technetium Tc 99m-methylene diphosphonate SPECT scan using the Analyze program to provide a fused multimodality image. The imaging technique was used to localize osteomyelitis in a complex craniofacial reconstruction. The fused images guided the extent of resection during surgery, and postoperative microbiological and histological testing confirmed the diagnosis. Multimodality image registration provides a readily available method to relate facial skeletal anatomy and physiology. This technique is valuable in planning and monitoring therapeutic interventions in clinical conditions in which bone turnover is abnormal.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».