Robust S1, S2, and thalamic activations in individual subjects with vibrotactile stimulation at 1.5 and 3.0 T
Notice bibliographique
Résumé
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is often used to enhance visualization and provide target localization during the planning phase of neurosurgical procedures. Although parametric maps have been used to identify areas of eloquent cortex such as the primary (S1) and secondary (S2) somatosensory areas for tumor surgery, to date, few fMRI methods exist to localize subcortical targets for surgical interventions used to treat movement disorders. The scanning time required to obtain statistically significant functional signals must be balanced against the possibility of movement artifacts and patient discomfort. We propose a vibrotactile stimulation technique to activate the somatosensory pathway for neurosurgical planning and perform a sensitivity analysis to determine the amount of time required to achieve significant activations of S1, S2, and sensory thalamus in individual subjects. Bilateral stimulation experiments were carried out on two MRI scanners (n = 13 at 1.5 T; n = 5 at 3.0 T). The analysis demonstrates that statistically significant functional activations can be achieved in clinically acceptable times: 16 min at 1.5 T (26/26 experiments) and 6 min at 3.0 T (10/10) for S1 activations; 24 min at 1.5 T (22/26) and 18 min at 3.0 T for S2 activations (9/10); and 32 min at 1.5 T (15/26) and 18 min at 3.0 T (10/10) for activation of thalamic nuclei. These results demonstrate that S1 and S2 activations are robust at 1.5 and 3.0 T, and that robust thalamic activations in individual subjects are possible at 3.0 T. These techniques demonstrate that this technique can be used for preoperative planning for surgical candidates.
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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 ».