Predicting lesion size by accumulated thermal dose in MR‐guided focused ultrasound for essential tremor
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To correlate the accumulated thermal dose (ATD) with lesion size in magnetic resonance (MR)-guided focused ultrasound (MRgFUS) thalamotomy to help guide future clinical treatments. MATERIALS AND METHODS: Thirty-six patients with medication-refractory essential tremor were treated using a commercial MRgFUS brain system (ExAblate 4000, InSightec) in a 3T MR scanner (MR750, GE Healthcare). Intraoperative MR-thermometry was performed to measure the induced temperature and thermal dose distributions (thermal coefficient = -0.00909 ppm/°C). The ATD was calculated over multiple sonications with appropriate corrections for spatial-shifting artifacts. The ATD profile sizes obtained for dose values of 17, 40, 100, 200, and 240 cumulative equivalent minutes at 43°C (CEM) were correlated with the corresponding lesion sizes measured via axial T1- and T2-weighted MR images acquired 1 day post-treatment. RESULTS: Of a total of 232 included sonications, 83 required corrections for off-resonance-induced spatial-shifting artifacts (correction range = [1.1,2.2] mm). The mean lesion sizes measured on T2-weighted MR images (6.2 ± 1.3 mm, mean ± SD) were 15% larger than those measured on corresponding T1-weighted MR images (5.3 ± 1.2 mm, mean ± SD). The ATD values that provided the best correlations with the measured lesion sizes on T2- and T1-weighted MR images were 100 and 200 CEM, respectively. CONCLUSION: The ATD was correlated with lesion size measured 1 day following MRgFUS thalamotomy for essential tremor. These data provide useful information for predicting brain lesion size and determining treatment endpoints in future clinical MRgFUS procedures.
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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 ».