Pre-Surgical and Surgical Planning in Neurosurgical Oncology - A Case-Based Approach to Maximal Safe Surgical Resection in Neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Use of functional neuroimaging capabilities such as fMRI, DTI, MRP, MRS, AS-PET-CT, SPECT, and TMS as noninvasive tools to visualize intrinsic brain and spine morphology in relation to function have developed over the past 30 years. Amongst these imaging modalities, functional magnetic resonance imaging (fMRI) is of particular interest since it follows the physiological coupling between neuronal electrical activity and metabolic structural (cellular) activity as it relates to tissue vascularity and perfusion states. This structure–function synesis (from the Greek noun, σύνεσις = being together), leads to three effects that contribute to the fMRI signal: an increase in the blood flow velocity, a change in the mean blood volume, and most importantly, alterations in the blood oxygenation level. The latter effect has lent to the development of blood-oxygenation-level-dependent or BOLD fMRI, which has been used in establishing the topographic relationship between eloquent cortex and neurosurgical planning. As an adjunct to this modality, MRI-based diffusion tensor imaging (DTI) allows further detailed radiographic assessment of fiber tracts in the brain in relationship to the surgical lesion of interest. Herein we review the roles of fMRI and DTI for presurgical mapping to allow for maximal safe resection procedures in neurosurgery with case-based illustrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».