Video Microscope Robotic Arm-Assisted, Neuronavigation-guided Glioma Resection and Regional Sampling
Notice bibliographique
Résumé
High-grade gliomas possess internal pathological heterogeneity. Selective sampling of different tumor regions can help in the study of this heterogeneity. In this report, we have described the use of a novel navigation and optical system for the selective regional sampling of a high-grade glioma lesion. A 45-year-old gentleman presented to us with complaints of intermittent frontal headaches for past eight months. On examination, he had subtle pyramidal weakness in left upper and lower extremities. Magnetic resonance imaging (MRI) showed a large contrast-enhancing, space-occupying lesion in the right frontal lobe causing perilesional edema and midline shift. We marked four different regions on the preoperative MRI using apparent diffusion coefficient (ADC) mapping and contrast enhancement pattern in four different combinations using presurgical planning software (BrightMatter™ Plan) (Synaptive Medical, Inc., Toronto, Canada). These pre-identified areas were exported into BrightMatter™ Servo (Synaptive Medical, Toronto, Canada), an integrated robotic video microscope with a neuronavigation system where these areas were selectively sampled and sent for analysis. The BrightMatter™ Servo not only helped us to the target areas but also helped to identify a safe trajectory, respecting white matter tracts. Histopathology showed a neoplastic lesion composed of mononuclear round cells with the perinuclear halo in a fibrillary stroma with admixed mini-gemistocytes consistent with the diagnosis of a Grade 3 anaplastic astrocytoma. A selective regional sampling of the gliomas can be reliably performed using BrightMatter™ technologies to study the pathological heterogeneity of these lesions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».