Multimodal connectivity based eloquence score computation and visualisation for computer‐aided neurosurgical path planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive assessment of cognitive importance has been a major challenge for planning of neurosurgical procedures. In the past decade, in vivo brain imaging modalities have been considered for estimating the 'eloquence' of brain areas. In order to estimate the impact of damage caused by an access path towards a target region inside of the skull, multi-modal metrics are introduced in this paper. Accordingly, this estimated damage is obtained by combining multi-modal metrics. In other words, this damage is an aggregate of intervened grey matter volume and axonal fibre numbers, weighted by their importance within the assigned anatomical and functional networks. To validate these metrics, an exhaustive search algorithm is implemented for characterising the solution space and visually representing connectional cost associated with a path initiated from underlying points. In this presentation, brain networks are built from resting state functional magnetic resonance imaging (fMRI) and deterministic tractography. their results demonstrate that the proposed approach is capable of refining traditional heuristics, such as choosing the minimal distance from the lesion, by supplementing connectional importance of the resected tissue. This provides complementary information to help the surgeon in avoiding important functional hubs and their anatomical linkages; which are derived from neuroimaging modalities and incorporated to the related anatomical landmarks.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle