A novel radiological classification system for cerebral gliomas: The Brain-Grid
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Standard radiological/topographical classifications of gliomas often do not reflect the real extension of the tumor within the lobar-cortical anatomy. Furthermore, these systems do not provide information on the relationship between tumor growth and the subcortical white matter architecture. We propose the use of an anatomically standardized grid system (the Brain-Grid) to merge serial morphological magnetic resonance imaging (MRI) scans with a representative tractographic atlas. Two illustrative cases are presented to show the potential advantages of this classification system. METHODS: MRI scans of 39 patients (WHO grade II and III gliomas) were analyzed with a standardized grid created by intersecting longitudinal lines on the axial, sagittal, and coronal planes. The anatomical landmarks were chosen from an average brain, spatially normalized to the Montreal Neurological Institute (MNI) space and the Talairach space. Major white matter pathways were reconstructed with a deterministic tracking algorithm on a reference atlas and analyzed using the Brain-Grid system. RESULTS: In all, 48 brain grid voxels (areas defined by 3 coordinates, axial (A), coronal (C), sagittal (S) and numbers from 1 to 4) were delineated in each MRI sequence and on the tractographic atlas. The number of grid voxels infiltrated was consistent, also in the MNI space. The sub-cortical insula/basal ganglia (A3-C2-S2) and the fronto-insular region (A3-C2-S1) were most frequently involved. The inferior fronto-occipital fasciculus, anterior thalamic radiation, uncinate fasciculus, and external capsule were the most frequently associated pathways in both hemispheres. CONCLUSIONS: The Brain-Grid based classification system provides an accurate observational tool in all patients with suspected gliomas, based on the comparison of grid voxels on a morphological MRI and segmented white matter atlas. Important biological information on tumor kinetics including extension, speed, and preferential direction of progression can be observed and even predicted with this system. This novel classification can easily be applied to both prospective and retrospective cohorts of patients and increase our comprehension of glioma behavior.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».