Subthalamic Nucleus Visualization on Routine Clinical Preoperative MRI Scans: A Retrospective Study of Clinical and Image Characteristics Predicting Its Visualization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The visualization of the subthalamic nucleus (STN) on magnetic resonance imaging (MRI) is variable. Studies of the contribution of patient-related factors and intrinsic brain volumetrics to STN visualization have not been reported previously. OBJECTIVE: To assess the visualization of the STN during deep brain stimulation (DBS) surgery in a clinical setting. METHODS: Eighty-two patients undergoing pre-operative MRI to plan for STN DBS for Parkinson disease were retrospectively studied. The visualization of the STN and its borders was assessed and scored by 3 independent observers using a 4-point ordinal scale (from 0 = not seen to 3 = excellent visualization). This measure was then correlated with the patients' clinical information and brain volumes. RESULTS: The mean STN visualization scores were 1.68 and 1.63 for the right and left STN, respectively, with a good interobserver reliability (intraclass correlation coefficient: 0.744). Older age and decreased white matter volume were negatively correlated with STN visualization (p < 0.05). CONCLUSION: STN visualization is only fair to good on routine MRI with good concordance of interindividual rating. Advancing age and decreased white matter are associated with poor visualization of the STN. Knowledge about factors contributing to poor visualization of the STN could alert a surgeon to modify the imaging strategy to optimize surgical targeting.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».