Three-Dimensional In Vivo Modeling of Vestibular Schwannomas and Surrounding Cranial Nerves With Diffusion Imaging Tractography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preservation of cranial nerves (CNs) is of paramount concern in the treatment of vestibular schwannomas, particularly in large tumors with thinned and distorted CN fibers. However, imaging of the CN fibers surrounding vestibular schwannomas has been limited with 2-dimensional imaging alone. OBJECTIVE: To assess whether tractography of the CN combined with anatomic magnetic resonance imaging of the tumor can provide superior 3-dimensional (3D) visualization of tumor/CN complexes. METHODS: Magnetic resonance imaging at 3 T, including diffusion tensor imaging and anatomic images, were analyzed in 3 subjects with vestibular schwannomas using 3D Slicer software. The diffusion tensor images were used to track the courses of trigeminal, abducens, facial, and vestibulocochlear nerves. The anatomic images were used to model the 3D volume reconstruction of the tumor. The 2 sets of images were then superimposed through the use of linear registration. RESULTS: Combined 3D tumor modeling and CN tractography can effectively and consistently reconstruct the 3D spatial relationship of CN/tumor complexes and allows superior visualization compared with 2-dimensional imaging. Lateral and superior distortion of the trigeminal nerve was observed in all cases. The position of the facial nerve was primarily anteriorly and inferiorly. The gasserian ganglion and early postganglionic branches could also be visualized. CONCLUSION: Tractography and anatomic imaging were successfully combined to demonstrate the precise location of surrounding CN fibers. This technique can be useful in both neuronavigation and radiosurgical planning. Because knowledge of the course of these fibers is of important clinical interest, implementation of this technique may help decrease injury to CNs during treatment of these lesions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».