Correlation between Cranial Nerve Microstructural Characteristics and Vestibular Schwannoma Tumor Volume
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Vestibular schwannomas are common cerebellopontine angle tumors arising from the vestibulocochlear nerve and can result in cranial nerve dysfunction. Conventional MR imaging does not provide information that could correlate with cranial nerve compression symptoms of hearing loss or imbalance. We used multitensor tractography to evaluate the relationship between the WM microstructural properties of cranial nerves and tumor volume in a cohort of patients with vestibular schwannomas. MATERIALS AND METHODS: A retrospective study was performed in 258 patients with vestibular schwannomas treated at the Gamma Knife clinic at Toronto Western Hospital between 2014 and 2018. 3T MR images were analyzed in 160 surgically naïve patients with unilateral vestibular schwannomas. Multitensor tractography was used to extract DTI-derived metrics (fractional anisotropy and radial, axial, and mean diffusivities of the bilateral facial and vestibulocochlear nerves [cranial nerves VII/VIII]). ROIs were placed in the transition between cisternal and intracanalicular segments, and images were analyzed using the eXtended Streamline Tractography reconstruction method. Diffusion metrics were correlated with 3D tumor volume derived from the Gamma Knife clinic. RESULTS: < .01). CONCLUSIONS: Multitensor tractography allows the quantification of cranial nerve VII and VIII WM microstructural alterations in patients with vestibular schwannomas. Our findings support the hypothesis that tumor volume may cause microstructural alterations of the affected cranial nerves VII and VIII. This type of advanced imaging may represent a possible avenue to correlate diffusivities with cranial nerve function.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».