Magnetic resonance imaging of facial nerve schwannoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: This study characterizes the magnetic resonance (MR) appearances of facial nerve schwannoma (FNS). We hypothesize that the extent of FNS demonstrated on MR will be greater compared to prior computed tomography studies, that geniculate involvement will be most common, and that cerebellar pontine angle (CPA) and internal auditory canal (IAC) involvement will more frequently result in sensorineural hearing loss (SNHL). STUDY DESIGN: Retrospective study. METHODS: Clinical, pathologic, and enhanced MR imaging records of 30 patients with FNS were analyzed. Morphologic characteristics and extent of segmental facial nerve involvement were documented. RESULTS: Median age at initial imaging was 51 years (range, 28-76 years). Pathologic confirmation was obtained in 14 patients (47%), and the diagnosis reached in the remainder by identification of a mass, thickening, and enhancement along the course of the facial nerve. All 30 lesions involved two or more contiguous segments of the facial nerve, with 28 (93%) involving three or more segments. The median segments involved per lesion was 4, mean of 3.83. Geniculate involvement was most common, in 29 patients (97%). CPA (P = .001) and IAC (P = .02) involvement was significantly related to SNHL. Seventeen patients (57%) presented with facial nerve dysfunction, manifesting in 12 patients as facial nerve weakness or paralysis, and/or in eight with involuntary movements of the facial musculature. CONCLUSIONS: This study highlights the morphologic heterogeneity and typical multisegment involvement of FNS. Enhanced MR is the imaging modality of choice for FNS. The neuroradiologist must accurately diagnose and characterize this lesion, and thus facilitate optimal preoperative planning and counseling.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».