Electrophysiologic Validation of Diffusion Tensor Imaging Tractography during Deep Brain Stimulation Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Diffusion tensor imaging fiber tractography-assisted planning of deep brain stimulation is an emerging technology. We investigated its accuracy by using electrophysiology under clinical conditions. We hypothesized that a level of concordance between electrophysiology and DTI fiber tractography can be reached, comparable with published modeling approaches for deep brain stimulation surgery. MATERIALS AND METHODS: Eleven patients underwent subthalamic nucleus deep brain stimulation. DTI scans and high-resolution T1- and T2-weighted MR imaging was performed at 3T. Corticospinal tracts were traced. We studied electrode positions and current amplitudes that elicited corticospinal tract effects during the operation to determine relative corticospinal tract distance. Postoperatively, 3D deep brain stimulation electrode contact locations and stimulation patterns were applied for the same corticospinal tract distance estimation. RESULTS: Intraoperative electrophysiologic (n = 40) clinical effects in 11 patients were detected. The mean intraoperative electrophysiologic corticospinal tract distance was 3.0 ± 0.6 mm; the mean image-derived corticospinal tract distance (DTI fiber tractography) was 3.0 ± 1.3 mm. The 95% limits of agreement were ±2.4 mm. Postoperative electrophysiology (n = 44) corticospinal tract activation effects were encountered in 9 patients; 39 were further evaluated. Mean electrophysiologic corticospinal tract distance was 3.7 ± 0.7 mm; for DTI fiber tractography, it was 3.2 ± 1.9 mm. The 95% limits of agreement were ±2.5 mm. CONCLUSIONS: DTI fiber tractography depicted the medial corticospinal tract border with proved concordance. Although the overall range of measurements was relatively small and variance was high, we believe that further use of DTI fiber tractography to assist deep brain stimulation procedures is advisable if inherent limitations are respected. These results confirm our previously published electric field simulation studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».