Post Mortem Validation of MRI-Identified Veins on the Surface of the Cerebral Cortex as Potential Landmarks for Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Image-guided neurosurgery uses information from a wide spectrum of methods to inform the neurosurgeon’s judgement about which tissue to resect and which to spare. Imaging data are registered to the patient's skull so that they correspond to the intraoperative macro- and microscopic view. The correspondence between imaging and optical systems breaks down during surgery, however, as a result of cerebro-spinal fluid drain, tissue resection, and gravity-based brain shift. In this work we investigate whether a map of surface veins, automatically segmented from MRI, could serve as additional reference system. Methods: Gradient-echo based T2*-weighted imaging was performed on two human cadavers heads using a 7 Tesla MRI scanner. Automatic vessel segmentation was performed using the Frangi vesselness filter, and surface renderings of vessels compared with photographs of the surface of the brain following craniotomy. Results: A high level of correspondence was established between vessel maps and the post autopsy photographs. Corresponding veins, including the prominent superior anastomotic veins, could be identified in all brain lobes. Conclusion: Automatic surface vessel segmentation is feasible and the high correspondence to post autopsy photographs indicates that they could be used as an additional reference system for image-guided neurosurgery in order to maintain the correspondence between imaging and optical systems. This has the advantage over a skull-based reference system that veins are clearly visible to the surgeon and move and deform with the underlying tissue, potentially making this surface net of landmarks robust to brain shift.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».