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Enregistrement W4213149691 · doi:10.1002/mp.15540

A robotic magnetic resonance‐guided high‐intensity focused ultrasound platform for neonatal neurosurgery: Assessment of targeting accuracy and precision in a brain phantom

2022· article· en· W4213149691 sur OpenAlex
Hrishikesh Raghuram, Benjamin Keunen, Nathan Soucier, Thomas Looi, Samuel Pichardo, Adam C. Waspe, James M. Drake

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoft Robotics and Applications
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of CalgaryUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMedicineMagnetic resonance imagingBiomedical engineeringContext (archaeology)Radiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intraventricular hemorrhage (IVH) is one of the most serious neurovascular complications resulting from premature birth. It can result in clotting of blood within the ventricles, which causes a buildup of cerebrospinal fluid that can lead to posthemorrhagic ventricular dilation and posthemorrhagic hydrocephalus. Currently, there are no direct treatments for these blood clots as the standard of care is invasive surgery to insert a shunt. Magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU) has been investigated as a noninvasive treatment to lyse blood clots. However, current MRgHIFU systems are not suitable in the context of treating IVH in neonates. PURPOSE: We have developed a robotic MRgHIFU neurosurgical platform designed to treat the neonatal brain. This platform facilitates ergonomic patient positioning and directs treatment through their open anterior fontanelle while providing a larger treatment volume. The platform is based on an MR-compatible robot developed by our group. Further development of the platform has warranted investigation of its targeting ability to assess its feasibility in the neonatal brain. This study aimed to quantify the platform's targeting accuracy, precision, and repeatability using a brain phantom and clinical MRI system. METHODS: A thermosensitive brain-mimicking phantom was developed to test the platform's targeting accuracy. Rectangular grid patterns were created with HIFU thermal energy "lesions" in the phantoms by targeting specific coordinate points. The intended target locations were demarcated by inserting carbon fiber rods through a targeting assessment template. Coordinates for the intended and actual targets were derived from T2-weighted MRI scans, and the centroid distance between them was measured. Subsequently, the platform's targeting accuracy was quantified according to equations derived from ISO Standard 9283:1998. RESULTS: HIFU ablation resulted in distinct thermal lesions within the thermosensitive phantoms, which appeared as discrete hypointense regions in T2-weighted MR scans. A total of 127 target points were included in the data analysis, which yielded a targeting accuracy of 0.6 mm and targeting precision of 1.2 mm. CONCLUSIONS: The robotic MRgHIFU platform was shown to have a high degree of accuracy, precision, and repeatability. The results demonstrate the platform's functionality when targeting through simulated brain matter. These results serve as an initial verification of the platform targeting ability and showed promise toward the final application in a neonatal brain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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