Tractography for Optic Radiation Preservation in Transcortical Approaches to Intracerebral Lesions
Notice bibliographique
Résumé
We present a case of intraventricular meningioma resected via a transcortical approach using tractography for optic radiation and arcuate fasciculus preservation. We include a review of the literature. A 54-year-old woman with a history of breast cancer presented with gait imbalance. Workup revealed a mass in the atrium of the left lateral ventricle consistent with a meningioma. Whole brain automated diffusion tensor imaging (DTI) was used to plan a transcortical resection while sparing the optic radiations and arcuate fasciculus. A left posterior parietal craniotomy was performed using the Synaptive BrightMatter™ frameless navigation (Synaptive Medical, Toronto, Canada) to minimally disrupt the white matter pathways. A gross total resection was achieved. Postoperatively, the patient had temporary right upper extremity weakness, which improved, and her visual fields and speech remained intact. Pathology confirmed a World Health Organization (WHO) Grade I meningothelial meningioma. While a thorough understanding of cortical anatomy is essential for safe resection of eloquent or deep-seated lesions, significant variability in fiber bundles, such as optic radiations and the arcuate fasciculus, necessitates a more individualized understanding of a patient's potential surgical risk. The addition of enhanced DTI to the neurosurgeon's armamentarium may allow for more complete resections of difficult intracerebral lesions while minimizing complications, such as visual deficit.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».