Robot-Assisted Insular Depth Electrode Implantation Through Oblique Trajectories: 3-Dimensional Anatomical Nuances, Technique, Accuracy, and Safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The insula is a deep cortical structure that has renewed interest in epilepsy investigation. Invasive EEG recordings of this region have been challenging. Robot-assisted stereotactic electroencephalography has improved feasibility and safety of such procedures. OBJECTIVE: To describe technical nuances of three-dimensional (3D) oblique trajectories for insular robot-assisted depth electrode implantation. METHODS: Fifty patients who underwent robot-assisted depth electrode implantation between June 2017 and December 2018 were retrospectively analyzed. Insular electrodes were implanted through oblique, orthogonal, or parasagittal trajectories. Type of trajectories, accuracy, number of contacts within insular cortex, imaging, and complication rates were analyzed. Cadaveric and computerized tomography/magnetic resonance imaging 3D reconstructions were used to visualize insular anatomy and the technical implications of oblique trajectories. RESULTS: Forty-one patients (98 insular electrodes) were included. Thirty (73.2%) patients had unilateral insular coverage. Average insular electrodes per patient was 2.4. The mean number of contacts was 7.1 (SD ± 2.91) for all trajectories and 8.3 (SD ± 1.51) for oblique insular trajectories. The most frequently used was the oblique trajectory (85 electrodes). Mean entry point error was 1.5 mm (0.2-2.8) and target error was 2.4 mm (0.8-4.0), 2.0 mm (1.1-2.9) for anterior oblique and 2.8 mm (0.8-4.9) for posterior oblique trajectories. There were no complications related to insular electrodes. CONCLUSION: Oblique trajectories are the preferred method for insular investigation at our institution, maximizing the number of contacts within insular cortex without traversing through sulci or major CSF fissures. Robot-assisted procedures are safe and efficient. 3D understanding of the insula's unique anatomical features can help the surgeon to improve targeting of this structure.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».