<scp>Echo‐Focusing</scp> in Transcranial Focused Ultrasound Thalamotomy for Essential Tremor: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcranial magnetic resonance-guided focused ultrasound (TcMRgFUS) systems currently employ computed tomography (CT)-based aberration corrections, which may provide suboptimal trans-skull focusing. OBJECTIVES: The objective of this study was to evaluate a contrast agent microbubble imaging-based transcranial focusing method, echo-focusing (EF), during TcMRgFUS for essential tremor. METHODS: A clinical trial of TcMRgFUS thalamotomy using EF for the treatment of essential tremor was conducted (NCT03935581; funded by InSightec [Tirat Carmel, Israel]). Patients (n = 12) were injected with Definity (Lantheus Medical Imaging, North Billerica, MA) microbubbles, and EF was performed using a research feature add-on to a commercial TcMRgFUS system (ExAblate Neuro, InSightec). Subablative thermal sonications carried out using (1) EF and (2) CT-based aberration corrections were compared via magnetic resonance thermometry, and the optimal focusing method for each patient was employed for TcMRgFUS thalamotomy. RESULTS: EF aberration corrections provided increased sonication efficiency, decreased focal size, and equivalent targeting accuracy relative to CT-based focusing. EF aberration corrections were employed successfully for lesion formation in all 12 patients, 3 of whom had previously undergone unsuccessful TcMRgFUS thalamotomy via CT-based focusing. There were no adverse events related directly to the EF procedure. CONCLUSIONS: EF is feasible and appears safe during TcMRgFUS thalamotomy for essential tremor and improves on the trans-skull focal quality provided by existing CT-based focusing methods. © 2020 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».