Effective accuracy of stereoelectroencephalography: robotic 3D versus Talairach orthogonal approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stereoelectroencephalography (SEEG) was first developed in the 1950s by Jean Talairach using 2D angiography and a frame-based, orthogonal approach through a metallic grid. Since then, various other frame-based and frameless techniques have been described. In this study the authors sought to compare the traditional orthogonal Talairach 2D angiographic approach with a frame-based 3D robotic procedure that included 3D angiographic interoperative imaging guidance. MRI was used for both procedures during surgery, but MRI preplanning was done only in the robotic 3D technique. METHODS: All study patients suffered from drug-resistant focal epilepsy and were treated at the same center by the same neurosurgical team. Fifty patients who underwent the 3D robotic procedure were compared to the same number of historical controls who had previously been successfully treated with the Talairach orthogonal procedure. The effectiveness and absolute accuracy, as well as safety, of the two procedures were compared. Moreover, in the 3D robotic group, the reliability of the preoperative MRI to avoid vascular structures was evaluated by studying the rate of trajectory modification following the coregistration of the intraoperative 3D angiographic data onto the preoperative MRI-based trajectory plans. RESULTS: Effective accuracy (96.5% vs 13.7%) and absolute accuracy (1.15 mm vs 4.00 mm) were significantly higher in the 3D robotic group than in the Talairach orthogonal group. Both procedures showed excellent safety results (no major complications). The rate of electrode modification after 3D angiography was 43.8%, and it was highest for frontal and insular locations. CONCLUSIONS: The frame-based, 3D angiographic, robotic procedure described here provided better accuracy for SEEG implantations than the traditional Talairach approach. This study also highlights the potential safety advantage of trajectory planning using intraoperative frame-based 3D angiography over preoperative MRI alone.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».