In situ optical feedback in brain tumor biopsy: A multiparametric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain tumor needle biopsy interventions are inflicted with nondiagnostic or biased sampling in up to 25% and hemorrhage, including asymptomatic cases, in up to 60%. To identify diagnostic tissue and sites with increased microcirculation, intraoperative optical techniques have been suggested. The aim of this study was to investigate the clinical implications of in situ optical guidance in frameless navigated tumor biopsies. Methods Real-time feedback on protoporphyrin IX (PpIX) fluorescence, microcirculation, and gray-whiteness was given before tissue sampling (272 positions) in 20 patients along 21 trajectories in total. The primary variables of investigation were fluorescence in relation to neuropathological findings and gadolinium (Gd) enhancement, increased cerebral microcirculation in relation to bleeding incidence, number of trajectories, and impact on operation time. Results PpIX fluorescence was detected in Glioblastoma IDH-wildtype CNS WHO grade 4 (n = 12), Primary diffuse large B-cell lymphoma (n = 3), astrocytoma IDH-mutated CNS WHO grade 4 (n = 1) (Ki67 indices ≥ 15%). For 2 patients, no PpIX fluorescence or Gd was found, although samples contained tumorous tissue (Ki67 index 6%). Increased microcirculation was found along 9 trajectories (34 sites), located in cortical, tumorous, or tentorium regions. Postoperative bleedings (n = 10, nine asymptomatic) were related to skull opening or tissue sampling. This study strengthens the proposed independence from intraoperative neuropathology as PpIX fluorescence is detected. Objective real-time feedback resulted in fewer trajectories compared to previous studies indicating reduced operation time. Conclusions The integrated optical guidance system provides real-time feedback in situ, increasing certainty and precision of diagnostic tissue before sampling during frameless brain tumor biopsies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».