Sources of Variation Influencing Concordance between Functional MRI and Direct Cortical Stimulation in Brain Tumor Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Object: Preoperative functional magnetic resonance imaging (fMRI) remains a promising method to aid in the surgical management of patients diagnosed with brain tumors. For patients that are candidates for awake craniotomies, surgical decisions can potentially be improved by fMRI but this depends on the level of concordance between preoperative brain maps and the maps provided by the gold standard intraoperative method, direct cortical stimulation (DCS). There have been numerous studies of the concordance between fMRI and DCS using sensitivity and specificity measures, however the results are variable across studies and the key factors influencing variability are not well understood. Thus, the present work addresses the influence of technical factors on fMRI and DCS concordance. Methods: Motor and language mapping data were collected for a group of glioma patients (n = 14) who underwent both preoperative fMRI and intraoperative DCS in an awake craniotomy procedure for tumor removal. Normative fMRI data were also acquired in a healthy control group (n = 12). The fMRI and DCS mapping data were co-registered; true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP) and false negative (FN) occurrences were tabulated over the exposed brain surface. Sensitivity and specificity were measured for the total group, and the motor and language sub-groups. The influence of grid placement, fMRI statistical thresholding, and task standardization were assessed. Correlations between proportions of agreement and error were carefully scrutinized to evaluate concordance more in-depth. Results: Concordance was significantly better for motor versus language mapping. There was an inverse relationship between TP and TN with increasing statistical threshold, and FP dominated the total error. Sensitivity and specificity were reduced when tasks were not standardized across fMRI and DCS. Conclusions: Although the agreement between fMRI and DCS is good, variability is introduced by technical factors that can diminish the quality of patient data. Neurosurgeons should evaluate the usefulness of fMRI data while considering that a) discordance arises primarily from FP fMRI results; b) there is an inherent trade-off between sensitivity and specificity with fMRI statistical threshold; and c) best results are achieved using batteries of tasks that are standardized across both mapping methods.
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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 | 0,015 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».