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Enregistrement W4401855144 · doi:10.3171/2024.6.peds24117

Cerebroventricular deformation and vector mapping, a topographic visualizer for surgical interventions in pediatric hydrocephalus

2024· article· en· W4401855144 sur OpenAlexaff
Kristen W. Yeom, Michael Zhang, Edward H. Lee, Allison K. Duh, Shannon Beres, Laura M. Prolo, Robert M. Lober, Heather E. Moss, Michael E. Moseley, Nils D. Forkert, Matthias Wilms, Gerald A. Grant

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensOntario Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrocephalusMedicineMagnetic resonance imagingIntracranial pressureRadiologyVentricular system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hydrocephalus is a challenging neurosurgical condition due to nonspecific symptoms and complex brain-fluid pressure dynamics. Typically, the assessment of hydrocephalus in children requires radiographic or invasive pressure monitoring. There is usually a qualitative focus on the ventricular spaces even though stress and shear forces extend across the brain. Here, the authors present an MRI-based vector approach for voxelwise brain and ventricular deformation visualization and analysis. METHODS: Twenty pediatric patients (mean age 7.7 years, range 6 months-18 years; 14 males) with acute, newly diagnosed hydrocephalus requiring surgical intervention for symptomatic relief were randomly identified after retrospective chart review. Selection criteria included acquisition of both pre- and posttherapy paired 3D T1-weighted volumetric MRI (3D T1-MRI) performed on 3T MRI systems. Both pre- and posttherapy 3D T1-MRI pairs were aligned using image registration, and subsequently, voxelwise nonlinear transformations were performed to derive two exemplary visualizations of compliance: 1) a whole-brain vector map projecting the resulting deformation field on baseline axial imaging; and 2) a 3D heat map projecting the volumetric changes along ventricular boundaries and the brain periphery. RESULTS: The patients underwent the following interventions for treatment of hydrocephalus: endoscopic third ventriculostomy (n = 6); external ventricular drain placement and/or tumor resection (n = 10); or ventriculoperitoneal shunt placement (n = 4). The mean time between pre- and postoperative imaging was 36.5 days. Following intervention, the ventricular volumes decreased significantly (mean pre- and posttherapy volumes of 151.9 cm3 and 82.0 cm3, respectively; p < 0.001, paired t-test). The largest degree of deformation vector changes occurred along the lateral ventricular spaces, relative to the genu and splenium. There was a significant correlation between change in deformation vector magnitudes within the cortical layer and age (p = 0.011, Pearson), as well as between the ventricle size and age (p = 0.014, Pearson), suggesting higher compliance among infants and younger children. CONCLUSIONS: This study highlights an approach for deformation analysis and vector mapping that may serve as a topographic visualizer for therapeutic interventions in patients with hydrocephalus. A future study that correlates the degree of cerebroventricular deformation or compliance with intracranial pressures could clarify the potential role of this technique in noninvasive pressure monitoring or in cases of noncompliant ventricles.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2024
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