Predicting high‐intensity focused ultrasound thalamotomy lesions using 2D magnetic resonance thermometry and 3D Gaussian modeling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop a method of using two‐dimensional (2D) magnetic resonance thermometry, and three‐dimensional (3D) Gaussian modeling to predict the volume, shape, and location of 1 day postoperative T1w high‐intensity focused ultrasound lesions in medication refractory tremor patients; thereby facilitating a better comprehension of thermal damage thresholds, which can be utilized to reduce adverse events, and improve patient outcome. Methods Fifteen patients underwent magnetic resonance‐guided focused ultrasound (MRgFUS) thalamotomy, which was performed at our center using an InSightec ExAblate 4000 system (Haifa, Israel), and guided by magnetic resonance imaging using a 3 T Discovery 750 (General Electric Healthcare, Waukesha, WI, USA). For treatment monitoring, 2D MR thermometry (temperature sensitivity: −0.00909 ppm/°C, bandwidth: 279 Hz/pixel) was performed in multiple orthogonal planes (sagittal, coronal, and axial) intraoperatively. These images were temporally filtered using a general linear model approach to reduce noise. Temporal volumes of filtered temperature maps with a peak temperature 47°C were aligned and fitted with a 3D Gaussian to create a canonical heating model. We then fitted the filtered 2D temperature maps with a 3D Gaussian, and used the relationships derived from the 3D heating model to estimate the 3D temperature distribution. These temperature distributions were converted into thermal dose distributions and accumulated across time to create an accumulated thermal dose (ATD) profile. Thresholded ATD profiles were then correlated with manually traced T1‐weighted 1 day postoperative lesion volumes across patients, and linear regression slopes were plotted against varying ATD thresholds. Additionally, the Dice–Sørensen coefficient (DSC) was calculated to quantify the volumetric overlap between predicted, and actual lesions. Results On average, 18.1 (standard deviation (SD): ±4.6, range: 10–29) sonications were performed with an average peak temperature achieved of 62.4°C (SD: ±2.4, range: 58.2–67.7). An ATD threshold of 35.8 CEM43 was found to give a unity linear regression slope; this corresponded to an average DSC of 0.689 (SD: ±0.090, range: 0.476–0.815). Conclusions Using multiplanar 2D MR thermometry and 3D Gaussian modeling, we were able to achieve very good (DSC = 0.689) predictions of T1w 1 day postoperative lesion volume, shape and location at an ATD threshold of approximately 36 CEM43. Furthermore, this method has the potential to be used in clinical evaluations to further elucidate the relationship between thermal damage and clinical outcome. Accurate 3D lesion prediction will facilitate improved clinical decision making in future MRgFUS thalamotomies.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».