Magnetic Resonance Imaging-Guided Focused Laser Interstitial Thermal Therapy for Subinsular Metastatic Adenocarcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND IMPORTANCE: To describe the novel use of the AutoLITT System (Monteris Medical, Winnipeg, Manitoba, Canada) for focused laser interstitial thermal therapy (LITT) with intraoperative magnetic resonance imaging (MRI) and stereotactic image guidance for the treatment of metastatic adenocarcinoma in the left insula. CLINICAL PRESENTATION: The patient was a 61-year-old right-handed man with a history of metastatic adenocarcinoma of the colon. He had previously undergone resection of multiple lesions, Gamma Knife radiosurgery, and whole-brain radiation. Despite treatment of a left insular tumor, serial imaging revealed that the lesion continued to enlarge. Given the refractory nature of this tumor to radiation and the deep-seated location, the patient elected to undergo LITT treatment. The center of the lesion and entry point on the scalp were identified with STEALTH (Medtronic, Memphis, Tennessee) image-guided navigation. The AXiiiS Stereotactic Miniframe (Monteris Medical) for the LITT system was secured onto the skull, and a trajectory was defined to achieve access to the centroid of the tumor. After a burr hole was made, a gadolinium template probe was inserted into the AXiiiS base. The trajectory was confirmed via an intraoperative MRI, and the LITT probe driver was attached to the base and CO2-cooled, side-firing laser LITT probe. The laser was activated and thermometry images were obtained. Two trajectories, posteromedial and anterolateral, produced satisfactory tumor ablation. CONCLUSION: LITT with intraoperative MRI and stereotactic image guidance is a newly available, minimally invasive, and therapeutically viable technique for the treatment of deep seated brain tumors.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle