C.05 Direct visualization of the human zona incerta region using ultra-high field imaging: implications for stereotactic neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: The zona incerta (ZI) is a small structure in the deep brain first identified by Auguste Forel for which robust in vivo visualization has remained elusive. The increased inherent signal from ultra-high field (7-Tesla or greater; 7T) magnetic resonance imaging (MRI) presents an opportunity to see structures not previously visible. In this study, we investigated the possibility of using quantitative T1 mapping at 7T to visualize the ZI region. Methods: We recruited healthy participants (N=32) and patients being considered for deep brain stimulation therapy as part of a prospective imaging study at 7T. Computational methods were used to process and fuse images to produce a high-resolution group average from which ZI anatomy could be delineated. Results: We pooled 7T data using image fusion methods and found that the contrast from quantitative T1 mapping was strikingly similar to classic histological staining, permitting facile identification of the ZI and nearby structures in reference to conventional stereotactic atlases. Conclusions: Using computational neuroimaging techniques, we demonstrate for the first time that the ZI is visible in vivo. Furthermore, we determined that this nuclear region can be decoupled from surrounding fibre pathways. This work paves the way for more accurate patient-specific optimization of deep brain targets for neuromodulation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,001 |
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 ».