Diploic venous anatomy studied in‐vivo by MRI
Notice bibliographique
Résumé
Calvarial diploic venous anatomy has been studied post-mortem, but few studies have addressed these venous structures in-vivo. Previous work in our laboratory has shown that intraosseous infusion through the skull diploic space near the diploic veins in animals and humans does access the superior sagittal sinus and the systemic venous system. We developed a volumetric method of imaging the diploic veins in-vivo using MRI, intravenous gadolinium, and digital subtraction to provide for three-dimensional depiction and exact localization of these veins. We hypothesized that this technique would allow for an assessment of the probability of existence, distribution, and concentration of diploic veins in the skull. We scanned 31 neurosurgical patients, and were able to create 3D diploic venous maps in 74% of them. These maps were processed using Adobe Photoshop CS2. Mathworks MatLab 6.5, once customized, counted the number of pixels occupied by the diploic veins in the processed image. The probability of veins was highest in the occipital regions (100%). The inferior occipital (4.1%) and posterior parietal (4.1%) regions had the highest concentrations of diploic veins. Digital subtraction venography using a volumetric MRI sequence can demonstrate the diploic veins in-vivo. The inferior occipital region may be the best area for an intraosseous infusion device because it has the greatest likelihood of containing a vein and also has the highest concentration of veins.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».