Sulci and gyri are topological cerebral landmarks in individual subjects: a study of brain navigation during tumour resection
Notice bibliographique
Résumé
Surgical resection of brain tumours aims at the maximal safe resection of the pathological tissue with minimal functional impairment. To achieve this objective, reliable anatomical landmarks are indispensable to navigate into the brain. The neuronavigation system can provide information to target the location of the patient's lesion, but after the craniotomy, a brain shift and relaxation mismatch with it often occur. By contrast, sulci/gyri are topological cerebral landmarks in individual patients and do shift with the brain parenchyma during lesion removal, but remain independent from brain shift in relation to the sulci/gyri. Here, we present a case report of a novel strategy based on anatomical landmarks to guide intraoperative brain tumour resection, without using a standard neuronavigation system. A preoperative brain mapping of the peri-tumoural sulci by the MRI and surface reconstruction was followed by confirmation of the anatomical landmarks for the motor cortex using navigated transcranial magnetic stimulation. The resulting location was used as a seed for diffusion tensor imaging tractography to reconstruct the corticospinal tracts. These selected cortical landmarks (sulci/gyri) delimited the margins of the two lesions and the specific location under which the corticospinal tract courses, thus facilitating monitoring of the peri-tumoural region during brain resection. In this case, 96% of the brain tumour from the pericentral somatomotor region was successfully removed without chronic post-operative motor impairments. This approach is based on cortical anatomy that is fixed during surgery and does not suffer from the brain shift that could misplace the lesion according to the neuronavigation system.
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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 | 0,001 |
| 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 ».