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Enregistrement W2967310397 · doi:10.3171/2019.5.jns19890

Intraoperative acquisition of DTI in cranial neurosurgery: readout-segmented DTI versus standard single-shot DTI

2019· article· en· W2967310397 sur OpenAlexaff
Cameron Elliott, H. T. Danyluk, Keith Aronyk, Karolyn Au, B. Matt Wheatley, Donald Gross, Tejas Sankar, Christian Beaulieu

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiffusion MRIArtifact (error)MultisliceNuclear medicineMagnetic resonance imagingTractographyIntraoperative MRIRadiologyInterventional magnetic resonance imagingNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Diffusion tensor imaging (DTI) tractography is commonly used in neurosurgical practice but is largely limited to the preoperative setting. This is due primarily to image degradation caused by susceptibility artifact when conventional single-shot (SS) echo-planar imaging (EPI) DTI (SS-DTI) is acquired for open cranial, surgical position intraoperative DTI (iDTI). Readout-segmented (RS) EPI DTI (RS-DTI) has been reported to reduce such artifact but has not yet been evaluated in the intraoperative MRI (iMRI) environment. The authors evaluated the performance of RS versus SS EPI for DTI of the human brain in the iMRI setting. METHODS: Pre- and intraoperative 3-T 3D T1-weighted and 2D multislice RS-iDTI (called RESOLVE [readout segmentation of long variable echo-trains] on the Siemens platform) and SS-iDTI images were acquired in 22 adult patients undergoing intraaxial iMRI resections for suspected low-grade glioma (14; 64%), high-grade glioma (7; 32%), or focal cortical dysplasia. Regional susceptibility artifact, anatomical deviation relative to T1-weighted imaging, and tractographic output for surgically relevant tracts were compared between iDTI sequences as well as the intraoperative tract shifts from preoperative DTI. RESULTS: RS-iDTI resulted in qualitatively less regional susceptibility artifact (resection cavity, orbitofrontal and anterior temporal cortices) and mean anatomical deviation in regions most prone to susceptibility artifact (RS-iDTI 2.7 ± 0.2 vs SS-iDTI 7.5 ± 0.4 mm) compared to SS-iDTI. Although tract reconstruction success did not significantly differ by DTI method, susceptibility artifact-related tractography failure (of at least 1 surgically relevant tract) occurred for SS-iDTI in 8/22 (36%) patients, and in 5 of these 8 patients RS-iDTI permitted successful reconstruction. Among cases with successful tractography for both sequences, maximal intersequence differences were substantial (mean 9.5 ± 5.7 mm, range -27.1 to 18.7 mm). CONCLUSIONS: RS EPI enables higher quality and more accurate DTI for surgically relevant tractography of major white matter tracts in intraoperative, open cranium neurosurgical applications at 3 T.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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