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Enregistrement W4381492515 · doi:10.1364/brain.2023.bth2b.6

Human Neuronavigation Using Coherent Anti-Sokes Raman Scattering Spectroscopy and Diffuse Reflectance Spectroscopy for Deep Brain Stimulation Surgery

2023· article· en· W4381492515 sur OpenAlexaff
Mireille Quémener, Alexandre Bédard, Thomas Charland, Damon DePaoli, Valérie Dionne, Anthony Drouin, Séabstien Jerczynski, Shadi Masoumi, Elahe Parham, Anaïs Parrot, Valérie Pineau Noël, Antoine Rousseau, Jonathan Roussel, Léo Cantin, Martin Parent, Daniel Côté

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensHôpital de l'Enfant-JésusCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffuse reflectance infrared fourier transformNeuronavigationRaman spectroscopyRaman scatteringWhite matterSpectroscopyDeep brain stimulationNuclear magnetic resonanceDiffuse reflectionOpticsMaterials scienceNuclear medicineMedicineChemistryPathologyRadiologyPhysicsMagnetic resonance imagingParkinson's diseaseDiseaseAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep brain stimulation (DBS) surgery is performed on patients suffering Parkinson’s disease for whom medication is no longer effective in relieving their symptoms. The outcomes of the surgery are highly dependent on the placement accuracy at the targeted structure in the brain. We developed a DBS electrode that includes optical fibers to perform coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) spectroscopy and diffuse reflectance s pectroscopy ( DRS) d uring t he e lectrode i nsertion i n t he b rain. We w ere able to identify white and grey matter using principal component analysis (PCA), proving that spectroscopic measurements could be suitable for neuronavigation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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