Localization of Deep Brain Stimulation Contacts Using Corticospinal/Corticobulbar Tracts Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Successful deep brain stimulation (DBS) in Parkinson's disease (PD) requires optimal electrode placement. One technique of intraoperative electrode testing is determination of stimulation thresholds inducing corticospinal/corticobulbar tracts (CSBT) motor contractions. OBJECTIVE: This study aims to analyze correlations between DBS electrode distance to CSBT and contraction thresholds, with either visual or electromyography (EMG) detection, to establish an intraoperative tool devoted to ensure safe distance of the electrode to the CSBT. METHODS: Twelve PD patients with subthalamic nucleus DBS participated. Thresholds of muscular contractions were assessed clinically and with EMG, for three different sets of stimulation parameters, all monopolar: 130 Hz high-frequency stimulation (HFS); 2 Hz low-frequency stimulation with either 60 or 210 µs (LFS-60, LFS-210). The anatomical distance of electrode contacts to CSBT was measured from fused CT-MRI. RESULTS: = 0.50). When using LFS, the correlation found remained lower than for HFS but increased when EMG was used. Indeed, the detection of contraction thresholds with EMG versus visual inspection did allow more frequent detection of face contractions, contributing to improve that correlation. CONCLUSION: The correlation between electrode distance to the CSBT and contraction thresholds was found better when estimated with currents rather than voltage, eliminating the variance due to electrode impedance. Using LFS did not improve the precision of that evaluation, but EMG did. This technique provides a prediction band to ensure minimum distance of the electrode contacts to the CSBT, integrating the variance that can be encountered between prediction of models and practice.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».