In Reply: Resting State Functional Networks in Gliomas: Validation With Direct Electric Stimulation Using a New Tool for Planning Brain Resections
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We would like to thank the authors for their thoughtful and detailed letter,1 on our recent article,2 “Resting State Functional Networks in Gliomas: Validation With Direct Electric Stimulation of a New Tool for Planning Brain Resections.” We appreciate their recognition of the potential and relevance of resting-state fMRI (rs-fMRI) in the preoperative planning of patients with gliomas. As the authors correctly pointed out, one of the key advantages of rs-fMRI lies in its applicability to patients who are not candidates for awake craniotomy or who cannot cooperate with task-based paradigms. We also agree that the individualized approach provided by rs-fMRI, as shown by the smaller distances between direct electric stimulation points and patient-specific networks compared with template-based analyses, may be a meaningful advancement in the functional mapping of eloquent areas. We particularly appreciate the authors' emphasis on the relevance of mapping networks beyond the traditional motor and language systems, such as the default mode, frontoparietal, and visuospatial networks. As highlighted in our study, and confirmed by other recent works,3-8 these networks play critical roles in neurocognitive outcomes and quality of life, and incorporating them into preoperative planning, and especially in a longitudinal follow-up over the natural history of disease, could optimize surgical strategies and postoperative recovery. Furthermore, the use of RestNeuMap-v2 has indeed expanded the possibilities for more comprehensive network mapping, and we are pleased to see the interest in its application. We fully agree with the authors that further studies are needed to validate and refine the integration of rs-fMRI into routine surgical protocols and to explore its impact across different tumor types and clinical settings. In fact, we propose ReStNeuMap as a complementary tool with respect of awake surgery with cortical and subcortical direct electrical stimulation and/or intraoperative monitoring, highlighting the advantage to have a reliable prevision for orienting mapping and surgical planning. To move in this direction and to facilitate the public use of this tool, we have made the new version of RestNeuMap available, which can be downloaded from this GitHub repository: https://github.com/CIMeC-MRI-Lab/ReStNeuMap. In conclusion, we are grateful for the supportive and constructive feedback and concur with the call for continued research into the role of rs-fMRI in neurosurgical planning. Together, these efforts can pave the way for more personalized, safer, and functionally preserving surgical interventions for patients with brain tumors.
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 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 | 0,006 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».