Tactics: an open-source platform for planning, simulating and validating stereotactic surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Frame-based stereotaxy is widely used for planning and implanting deep-brain electrodes. In 2013, as part of a clinical study on deep-brain stimulation for treatment-resistant depression, our group identified a need for software to simulate and plan stereotactic procedures. Shortcomings in extant commercial systems encouraged us to develop Tactics. Tactics is purpose-designed for frame-based stereotactic placement of electrodes. The workflow is far simpler than commercial systems. By simulating specific electrode placement, immediate in-context view of each electrode contact, and the cortical entry site are available within seconds. Post implantation, electrode placement is verified by linearly registering post-operative images. Tactics has been particularly helpful for invasive electroencephalography electrodes where as many as 20 electrodes are planned and placed within minutes. Currently, no commercial system has a workflow supporting the efficient placement of this many electrodes. Tactics includes a novel implementation of automated frame localization and a user-extensible mechanism for importing electrode specifications for visualization of individual electrode contacts. The system was systematically validated, through comparison against gold-standard techniques and quantitative analysis of targeting accuracy using a purpose-built imaging phantom mountable by a stereotactic frame. Internal to our research group, Tactics has been used to plan over 300 depth-electrode targets and trajectories in over 50 surgical cases, and to plan dozens of stereotactic biopsies. Source code and pre-built binaries for Tactics are public and open-source, enabling use and contribution by the extended community.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle