Development and validation of a 3D-printed neuronavigation headset for therapeutic brain stimulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate neuronavigation is essential for optimal outcomes in therapeutic brain stimulation. MRI-guided neuronavigation, the current gold standard, requires access to MRI and frameless stereotaxic equipment, which is not available in all settings. Scalp-based heuristics depend on operator skill, with variable reproducibility across operators and sessions. An intermediate solution would offer superior reproducibility and ease-of-use to scalp measurements, without requiring MRI and frameless stereotaxy. OBJECTIVE: We present and assess a novel neuronavigation method using commercially-available, inexpensive 3D head scanning, computer-aided design, and 3D-printing tools to fabricate form-fitted headsets for individuals that hold a stimulator, such as an rTMS coil, in the desired position over the scalp. METHODS: 20 individuals underwent scanning for fabrication of individualized headsets designed for rTMS of the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). An experienced operator then performed three trials per participant of three neuronavigation methods: MRI-guided, scalp-measurement (BeamF3 method), and headset placement, and marked the sites obtained. Accuracy (versus MRI-guidance) and reproducibility were measured for each trial of each method. RESULTS: Within-subject accuracy (against a gold-standard centroid of three MRI-guided localizations) for MRI-guided, scalp-measurement, and headset methods was 3.7 ± 1.6 mm, 14.8 ± 7.1 mm, and 9.7 ± 5.2 mm respectively, with headsets significantly more accurate (M = 5.1, p = 0.008) than scalp-measurement methods. Within-subject reproducibility (against the centroid of 3 localizations in the same modality) was 3.7 ± 1.6 mm (MRI), 4.2 ± 1.4 (scalp-measurement), and 1.4 ± 0.7 mm (headset), with headsets achieving significantly better reproducibility than either other method (p < 0.0001). CONCLUSIONS: 3D-printed headsets may offer good accuracy, superior reproducibility and greater ease-of-use for stimulator placement over DLPFC, in settings where MRI-guidance is impractical.
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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 ».