Transcranial Magnetic Resonance Imaging– Guided Focused Ultrasound Surgery of Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This work evaluated the clinical feasibility of transcranial magnetic resonance imaging-guided focused ultrasound surgery. METHODS: Transcranial magnetic resonance imaging-guided focused ultrasound surgery offers a potential noninvasive alternative to surgical resection. The method combines a hemispherical phased-array transducer and patient-specific treatment planning based on acoustic models with feedback control based on magnetic resonance temperature imaging to overcome the effects of the cranium and allow for controlled and precise thermal ablation in the brain. In initial trials in 3 glioblastoma patients, multiple focused ultrasound exposures were applied up to the maximum acoustic power available. Offline analysis of the magnetic resonance temperature images evaluated the temperature changes at the focus and brain surface. RESULTS: We found that it was possible to focus an ultrasound beam transcranially into the brain and to visualize the heating with magnetic resonance temperature imaging. Although we were limited by the device power available at the time and thus seemed to not achieve thermal coagulation, extrapolation of the temperature measurements at the focus and on the brain surface suggests that thermal ablation will be possible with this device without overheating the brain surface, with some possible limitation on the treatment envelope. CONCLUSION: Although significant hurdles remain, these findings are a major step forward in producing a completely noninvasive alternative to surgical resection for brain disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».