Intraoperative Assessment of Aneurysm Clipping Using Magnetic Resonance Angiography and Diffusion-weighted Imaging: Technical Case Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE AND IMPORTANCE: To use intraoperative magnetic resonance imaging, including magnetic resonance angiography and diffusion-weighted imaging, to monitor the surgical treatment of a patient with an intracranial aneurysm. TECHNIQUE: Intraoperative imaging was performed with a ceiling-mounted, mobile, 1.5-T magnet (developed in collaboration with Innovative Magnetic Resonance Imaging Systems, Inc., Winnipeg, MB, Canada) that included high-performance 20-mT/m gradients. Pre- and postclipping, intraoperative, T1-weighted, angiographic and diffusion-weighted magnetic resonance images were obtained from a patient with an incidental, 8-mm, anterior communicating artery aneurysm. RESULTS: T1-weighted images demonstrated brain anatomic features, with visible shifts induced by surgery. Magnetic resonance angiography demonstrated the aneurysm and indicated that, after clipping, the A1 and A2 anterior cerebral artery branches were patent. Diffusion-weighted studies demonstrated no evidence of brain ischemia. CONCLUSION: For the first time, intraoperative magnetic resonance imaging has been used to monitor the surgical treatment of a patient with an intracranial aneurysm.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».