Integration of Magnetoencephalography-Generated Functional Brain Maps into Dose Planning during Arteriovenous Malformation Radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Magnetoencephalography (MEG) can delineate critical regions of the cortex and facilitate conformal stereotactic radiosurgery (SRS) dose planning. Despite the substantial role of Gamma Knife® SRS in arteriovenous malformation (AVM) management, MEG-generated maps of critical regions have never been utilized to improve dose planning. PURPOSE: To assess the value of integrating functional brain mapping using MEG with dose planning during treatment of brain AVMs with SRS. METHODS: This case series encompassed 5 patients with motor region AVMs. Noninvasive eloquent cortex mapping was achieved using a whole-head 306-channel Neuromag® Vectorview MEG System 5-10 days before SRS. On the day of SRS, the functional brain maps were integrated onto the intraoperative dose planning magnetic resonance imaging for Leksell GammaPlan® version 10. The median AVM volume treated was 12.7 cm(3), and 18 Gy was the median margin dose. RESULTS: Functional image integration of MEG improved the recognition of critical brain structures adjacent to the AVM. This facilitated anatomical planning designed to reduce the dose to adjacent critical structures while maintaining a therapeutic dose to the AVM target. The 5 patients had no adverse radiation effects during the follow-up. CONCLUSION: Coregistration of MEG data improves the accuracy and dose sparing needed for optimal planning during Gamma Knife SRS.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».