Pre-Surgical Integration of fMRI and DTI of the Sensorimotor System in Transcortical Resection of a High-Grade Insular Astrocytoma
Notice bibliographique
Résumé
Herein we report on a patient with a WHO Grade III astrocytoma in the right insular region in close proximity to the internal capsule who underwent a right frontotemporal craniotomy. Total gross resection of insular gliomas remains surgically challenging based on the possibility of damage to the corticospinal tracts. However, maximizing the extent of resection has been shown to decrease future adverse outcomes. Thus, the goal of such surgeries should focus on maximizing extent of resection while minimizing possible adverse outcomes. In this case, pre-surgical planning included integration of functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI), to localize motor and sensory pathways. Novel fMRI tasks were individually developed for the patient to maximize both somatosensory and motor activation simultaneously in areas in close proximity to the tumor. Information obtained was used to optimize resection trajectory and extent, facilitating gross total resection of the astrocytoma. Across all three motor-sensory tasks administered, fMRI revealed an area of interest just superior and lateral to the astrocytoma. Further, DTI analyses showed displacement of the corona radiata around the superior dorsal surface of the astrocytoma, extending in the direction of the activation found using fMRI. Taking into account these results, a transcortical superior temporal gyrus surgical approach was chosen in order to avoid the area of interest identified by fMRI and DTI. Total gross resection was achieved and minor post-surgical motor and sensory deficits were temporary. This case highlights the utility of comprehensive pre-surgical planning, including fMRI and DTI, to maximize surgical outcomes on a case-by-case basis.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».