Automated Optimization of Subcortical Cerebral MR Imaging−Atlas Coregistration for Improved Postoperative Electrode Localization in Deep Brain Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The efficacy of deep brain stimulation in treating movement disorders depends critically on electrode localization, which is conventionally described by using coordinates relative to the midcommissural point. This approach requires manual measurement and lacks spatial normalization of anatomic variances. Normalization is based on intersubject spatial alignment (coregistration) of corresponding brain structures by using different geometric transformations. Here, we have devised and evaluated a scheme for automated subcortical optimization of coregistration (ASOC), which maximizes patient-to-atlas normalization accuracy of postoperative structural MR imaging into the standard Montreal Neurologic Institute (MNI) space for the basal ganglia. MATERIALS AND METHODS: Postoperative T2-weighted MR imaging data from 39 patients with Parkinson disease and 32 patients with dystonia were globally normalized, representing the standard registration (control). The global transformations were regionally refined by 2 successive linear registration stages (RSs) (ASOC-1 and 2), focusing progressively on the basal ganglia with 2 anatomically selective brain masks, which specify the reference volume (weighted cost function). Accuracy of the RSs was quantified by spatial dispersion of 16 anatomic landmarks and their root-mean-square errors (RMSEs) with respect to predefined MNI-based reference points. The effects of CSF volume, age, and sex on RMSEs were calculated. RESULTS: Mean RMSEs differed significantly (P < .001) between the global control (4.2 +/- 2.0 mm), ASOC-1 (1.92 +/- 1.02 mm), and ASOC-2 (1.29 +/- 0.78 mm). CONCLUSIONS: The present method improves the registration accuracy of postoperative structural MR imaging data into MNI space within the basal ganglia, allowing automated normalization with increased precision at stereotactic targets, and enables lead-contact localization in MNI coordinates for quantitative group analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».