Utility of depth electrode placement in the neurosurgical management of bottom-of-sulcus lesions: technical note
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Small lesions at the depth of the sulcus, such as with bottom-of-sulcus focal cortical dysplasia, are not visible from the surface of the brain and can therefore be technically challenging to resect. In this technical note, the authors describe their method of using depth electrodes as landmarks for the subsequent resection of these exacting lesions. METHODS: A retrospective review was performed on pediatric patients who had undergone invasive electroencephalography with depth electrodes that were subsequently used as guides for resection in the period between July 2015 and June 2017. RESULTS: Ten patients (3-15 years old) met the criteria for this study. At the same time as invasive subdural grid and/or strip insertion, between 2 and 4 depth electrodes were placed using a hand-held frameless neuronavigation technique. Of the total 28 depth electrodes inserted, all were found within the targeted locations on postoperative imaging. There was 1 patient in whom an asymptomatic subarachnoid hemorrhage was demonstrated on postprocedural imaging. Depth electrodes aided in target identification in all 10 cases. CONCLUSIONS: Depth electrodes placed at the time of invasive intracranial electrode implantation can be used to help localize, target, and resect primary zones of epileptogenesis caused by bottom-of-sulcus lesions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».