Visualization and navigation system development and application for stereotactic deep-brain neurosurgeries
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
We present the development of a visualization and navigation system and its application in pre-operative planning and intra-operative guidance of stereotactic deep-brain neurosurgical procedures for the treatment of Parkinson's disease, chronic pain, and essential tremor. This system incorporates a variety of standardized functional and anatomical information, and is capable of non-rigid registration, interactive manipulation, and processing of clinical image data. The integration of a digitized and segmented brain atlas, an electrophysiological database, and collections of final surgical targets from previous patients facilitates the delineation of surgical targets and surrounding structures, as well as functional borders. We conducted studies to compare the surgical target locations identified by an experienced stereotactic neurosurgeon using multiple electrophysiological exploratory trajectories with those located by a non-expert using this system on 70 thalamotomy, pallidotomy, thalamic deep-brain stimulation (DBS), and subthalamic nucleus (STN) DBS procedures. The average displacement between the surgical target locations in both groups was 1.95 ± 0.86 mm, 1.83 ± 1.07 mm, 1.88 ± 0.89 mm and 1.61 ± 0.67 mm for each category of surgeries, respectively, indicating the potential value of our system in stereotactic deep-brain neurosurgical procedures, and demonstrating its capability for accurate surgical target initiation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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