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Enregistrement W2945159016 · doi:10.3171/2019.2.jns182995

Accumulated thermal dose in MRI-guided focused ultrasound for essential tremor: repeated sonications with low focal temperatures

2019· article· en· W2945159016 sur OpenAlexaff
Ryan M. Jones, Shona Kamps, Yuexi Huang, Nadia Scantlebury, Nir Lipsman, Michael L. Schwartz, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésMedicineLesionNuclear medicineThalamotomyMagnetic resonance imagingEssential tremorFocused ultrasoundUltrasoundRadiologyPathologyParkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The object of this study was to correlate lesion size with accumulated thermal dose (ATD) in transcranial MRI-guided focused ultrasound (MRgFUS) treatments of essential tremor with focal temperatures limited to 50°C-54°C. METHODS: Seventy-five patients with medically refractory essential tremor underwent MRgFUS thalamotomy at the authors' institution. Intraoperative MR thermometry was performed to measure the induced temperature and thermal dose distributions (proton resonance frequency shift coefficient = -0.00909 ppm/°C). In 19 patients, it was not possible to raise the focal temperature above 54°C because of unfavorable skull characteristics and/or the pain associated with cranial heating. In this patient subset, sonications with focal temperatures between 50°C and 54°C were repeated (5.1 ± 1.5, mean ± standard deviation) to accumulate a sufficient thermal dose for lesion formation. The ATD profile sizes (17, 40, 100, 200, and 240 cumulative equivalent minutes at 43°C [CEM43]) calculated by combining axial MR thermometry data from individual sonications were correlated with the corresponding lesion sizes measured on axial T1-weighted (T1w) and T2-weighted (T2w) MR images acquired 1 day posttreatment. Manual corrections were applied to the MR thermometry data prior to thermal dose accumulation to compensate for off-resonance-induced spatial-shifting artifacts. RESULTS: Mean lesion sizes measured on T2w MRI (5.0 ± 1.4 mm) were, on average, 28% larger than those measured on T1w MRI (3.9 ± 1.4 mm). The ATD thresholds found to provide the best correlation with lesion sizes measured on T2w and T1w MRI were 100 CEM43 (regression slope = 0.97, R2 = 0.66) and 200 CEM43 (regression slope = 0.98, R2 = 0.89), respectively, consistent with data from a previous study of MRgFUS thalamotomy via repeated sonications at higher focal temperatures (≥ 55°C). Two-way linear mixed-effects analysis revealed that dominant tremor subscores on the Fahn-Tolosa-Marin Clinical Rating Scale for Tremor (CRST) were statistically different from baseline at 3 months and 1 year posttreatment in both low-temperature (50°C-54°C) and high-temperature (≥ 55°C) patient cohorts. No significant fixed effect on the dominant tremor scores was found for the temperature cohort factor. CONCLUSIONS: In transcranial MRgFUS thalamotomy for essential tremor, repeated sonications with focal temperatures between 50°C and 54°C can accumulate a sufficient thermal dose to generate lesions for clinically relevant tremor suppression up to 1 year posttreatment, and the ATD can be used to predict the size of the resulting ablation zones measured on MRI. These data will serve to guide future clinical MRgFUS brain procedures, particularly those in which focal temperatures are limited to below 55°C.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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