Thallium SPECT-Based Stereotactic Targeting for Brain Tumor Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
MR or CT images acquired under stereotactic conditions are often used to plan and guide brain tumor biopsies. The objective of this study was to design and test a methodology to increase target selection reliability by acquiring stereotactic 201Tl-SPECT data and by integrating them into the surgical planning. The three-headed Philips gamma camera system (Prism 3000) was adapted to stereotactic acquisitions (patient pallet, headholder). A software was developed for the stereotactic target determination based on SPECT images (pixel with the highest metabolic activity inside the tumor). The whole system accuracy was tested with the Elekta phantom adapted to SPECT imaging. The methodology was applied to one brain tumor biopsy. Comparison of the specific phantom coordinates evaluated in SPECT with the theoretical ones did not reveal any significant difference. In this way, our methodology including our homemade software (identification of the stereotactic frame, determination of the pixel with highest metabolic activity within the tumor in the stereotactic coordinate system) was validated. No significant geometric deformations were detected. Clinical feasibility was confirmed in 1 patient with a brain glioma. This study illustrates the feasibility and the accuracy of SPECT acquisitions with the stereotactic Leksell G-frame. The clinical relevance of this methodology is under evaluation. This definition of the target, based on the point with the highest metabolic activity within the tumor, might lead to improved diagnosis in biopsies and patient management. Furthermore, it might prepare the future for therapy aimed at delivering a therapeutic agent within a tumor.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».