P.116 Anatomical fiducials used to quantify localization and registration accuracy in deep brain stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies of deep brain stimulation (DBS) require accurate electrode localization and image registration. We used anatomical fiducials to investigate localization and registration errors in patients who underwent subthalamic nucleus (STN) DBS for Parkinson’s disease (PD). Methods: We conducted a retrospective analysis of patients who underwent bilateral STN DBS for PD. Pre and post operative MRI scans were non-linearly normalized to a standard template (MNI152NLin2009bAsym). Four raters localized DBS electrodes (Lead-DBS), the anterior commissure (AC) and posterior commissure (PC). Errors between rater localizations were calculated (fiducial localization error; FLE). We transformed AC and PC coordinates from template to patient space to calculate the fiducial registration error (FRE)Results: Ninety-nine patients were analyzed, with a median FLE of 0.76mm, 0.74mm, 0.71mm and 0.66mm for the right electrode, left electrode, AC and PC respectively (no significant difference, Wilcoxon sign rank). The median FRE was 1.59mm for AC and 1.21mm for PC, significantly higher than FLE at those coordinates (Wilcoxon sign rank, p<0.001). Conclusions: Raters can accurately localize DBS electrodes, AC and PC from clinical images with sub-millimetric accuracy. Higher FREs at AC and PC suggested registration errors may contribute more than localization errors to electrode uncertainty in a common space.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».