Development and preclinical evaluation of an endonasal Raman spectroscopy probe for transsphenoidal pituitary adenoma surgery
Notice bibliographique
Résumé
SignificanceFor most patients with pituitary adenomas, surgical resection represents a viable therapeutic option, particularly in cases with endocrine symptoms or local mass effects. Diagnostic imaging, including MRI and computed tomography, is employed clinically to plan pituitary adenoma surgery. However, these methods cannot provide surgical guidance information in real time to improve resection rates and reduce risks of damage to normal tissue during tumor debulking.AimHere, we present the development of a handheld Raman spectroscopy system that can be seamlessly integrated with transsphenoidal surgery workflows to allow live discrimination of all normal intracranial anatomical structures, including the pituitary gland, and potentially tissue abnormalities such as adenomas.ApproachA fiber-optic probe was developed with a form factor compatible with endoscopic systems for endonasal surgeries. The instrument was evaluated in an ex vivo experimental protocol designed to assess its ability to distinguish normal intracranial structures. A total of 274 in situ spectroscopic measurements were acquired from six lamb heads, targeting key anatomical structures encountered in surgery. Support vector machine models were developed to classify tissue types based on their spectral signatures.ResultsBinary classification models successfully distinguished the pituitary gland from other tissue structures with a sensitivity and a specificity of 100%. In addition, a four-class predictive model enabled >95% accuracy in situ discrimination of four structures of most importance during pituitary adenoma tumor resection, i.e., the pituitary gland, the sella turcica (ST) bone, the optic chiasm, and the ST dura mater.ConclusionsThis work sets the stage for the clinical deployment of Raman spectroscopy as an intraoperative real-time decision support system during transsphenoidal surgery, with future work focused on clinical integration and the generalization of the approach to include the detection of tissue abnormalities, such as pituitary adenomas.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».