Visualization of Brain Shift Corrected Functional Magnetic Resonance Imaging Data for Intraoperative Brain Mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain tumor surgery requires careful balance between maximizing tumor excision and preserving eloquent cortex. In some cases, the surgeon may opt to perform an awake craniotomy including intraoperative mapping of brain function by direct cortical stimulation (DCS) to assist in surgical decision-making. Preoperatively, functional magnetic resonance imaging (fMRI) facilitates planning by identification of eloquent brain areas, helping to guide DCS and other aspects of the surgical plan. However, brain deformation (shift) limits the usefulness of preoperative fMRI during surgery. To address this, an integrated visualization method for fMRI and DCS results is developed that is intuitive for the surgeon. METHODS: An image registration pipeline was constructed to display preoperative fMRI data corrected for brain shift overlaid on images of the exposed cortical surface at the beginning and completion of DCS mapping. Preoperative fMRI and DCS data were registered for a range of misalignments, and the residual registration errors were calculated. The pipeline was validated on imaging data from five brain tumor patients who underwent awake craniotomy. RESULTS: Registration errors were well under 5 mm (the approximate spatial resolution of DCS) for misalignments of up to 25 mm and approximately 10-15°. For rotational misalignments up to 20°, the success rate was 95% for an error tolerance of 5 mm. Failures were negligible for rotational misalignments up to 10°. Good quality registrations were observed for all five patients. CONCLUSIONS: A proof-of-concept image registration pipeline is presented with acceptable accuracy for intraoperative use, providing multimodality visualization with potential benefits for intraoperative brain mapping.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».