Magnetic Resonance Imaging-guided Neurosurgery in the Magnetic Fringe Fields: The Next Step in Neuronavigation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We describe the development of an alternative approach to intraoperative magnetic resonance imaging (iMR)-guided neurosurgery and report our initial experience with 22 craniotomies and 16 brain biopsies. The advantages and disadvantages of each approach are examined. METHODS: An iMR suite houses a 0.2-T open configuration system (Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany) and is equipped with anesthetic gases and a magnetic resonance imaging (MRI)-compatible anesthesia machine and monitor. Standard operating instruments and equipment were tested for safety and compatibility in the magnetic fringe fields surrounding the open MRI system. We then performed brain biopsies and craniotomies in the iMR suite. RESULTS: Standard operating equipment functioned properly in the 0.5- to 10-mT zone and was not affected by the magnet's attractive force. Twenty-two craniotomies and 16 brain biopsies were performed in the interventional suite, using serial intraoperative MRI guidance, without injury to patients or operating room staff. CONCLUSION: Full neurosurgical procedures may be performed in the weak fringe fields surrounding an MRI system, using standard operating room equipment. This approach to iMR-guided neurosurgery offers a significant cost advantage over retrofitting an entire operative suite with "MRI-compatible" surgical equipment. The surgeon's familiarity with standard equipment and the reliability of the equipment are additional advantages. Neurosurgery in the fringe fields allows the neurosurgeon to utilize serial MRI with a minimum of inconvenience, disruption, and change to the standard neurosurgical procedure. Serial intraoperative imaging to visualize the changes in the brain that are associated with neurosurgical intervention seems to enhance the ability to safely and effectively accomplish neurosurgical goals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle