Brain Stiffness Correlates With Pathological Tissue in Patients With Drug-Resistant Epilepsy Due to Rasmussen Encephalitis and Focal Cortical Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Complete resection of epileptogenic zone is the single most important determinant of favorable seizure outcomes in resective surgery. However, identifying and resecting this zone is challenging in patients harboring diffuse; MRI-occult malformations of cortical development, such as focal cortical dysplasia; or acquired pathology, such as Rasmussen encephalitis. Intraoperative adjuncts that can aid in identifying the lesion and/or epileptogenic zone can optimize the extent of resection and seizure outcome. We sought to study a novel intraoperative tool, brain tonometer, to measure brain stiffness and correlate with histopathological and radiological findings. METHODS: Brain stiffness was measured at various presumed normal and abnormal areas of the cortex during surgery in 2 patients with drug-resistant epilepsy. These results were correlated with preoperative and intraoperative neuroimaging and histopathology. RESULTS: We found brain stiffness correlated well with the degree of inflammation and cortical disorganization. CONCLUSION: Brain tonometry may help to intraoperatively identify inflammatory brain tissue along with structural and histopathological abnormalities. In select cases, this could potentially allow more tailored resections of the underlying lesion, to ensure complete removal of the epileptogenic lesion and improve the probability of achieving seizure freedom, while sparing normal brain leading to better functional outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».