Automatic non-linear MRI-ultrasound registration for the correction of intra-operative brain deformations
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Movements of brain tissue during neurosurgical procedures reduce the effectiveness of using pre-operative images for intra-operative surgical guidance. In this paper, we explore the use of acquiring intra-operative ultrasound (US) images for the quantification of and correction for non-linear brain deformations.Materials and Methods: We will present a multi-modal registration strategy that automatically matches pre-operative images (e.g., MRI) to intra-operative US to correct for these deformations. The strategy involves using the predicted appearance of neuroanatomical structures in US images to build “pseudo ultrasound” images based on pre-operative segmented MRI. These images can then be non-linearly registered to intra-operative US using cross-correlation measurements within the ANIMAL package. The feasibility of the theory is demonstrated through its application to clinical patient data acquired during 12 neurosurgical procedures.Results: Results of applying the method to 12 surgical cases, including those with brain tumors and selective amygdalo-hippocampectomies, indicate that our strategy significantly recovers from non-linear brain deformations occurring during surgery. Quantitative results at tumor boundaries indicate up to 87% correction for brain shift.Conclusions: Qualitative and quantitative examination of the results indicate that the system is able to correct for non-linear brain deformations in clinical patient data.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle