P.151 The development of an image-guided, multi-biopsy tool for neurosurgical applications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Molecular characterization of spatially heterogeneous tumors, such as primary brain tumors, requires precise, contamination-free tissue collection. This study develops a novel biopsy instrument enabling efficient, spatially registered tissue collection across tumors and surgical cavities, advancing personalized tumor characterization and treatment. Methods: Iterative modeling and 3D printing were used to develop prototypes, which underwent proof-of-concept and phantom testing. Final device evaluation compared the novel capsule biopsy tool to Yasargil tumor grasping forceps, with six neurosurgeons and six students conducting tests on porcine brain. Additionally, intraoperative samples were collected, with spatial coordinates recorded on preoperative scans. Results: The design features a capsule that attaches to the end of a Frazier suction. When suction is applied, an internal piston secures the sample, which can later be released before or after tissue fixation. The capsule method reduced variability in sample weight and collection time compared to Yasargil forceps, maintaining tissue integrity without contamination or instrument failure. Notably, students demonstrated proficiency comparable to experienced surgeons, highlighting the tool’s ease of use. Conclusions: This low-cost, optically tracked biopsy tool provides an efficient, reliable method for spatially precise tissue collection, meeting the demands of precision medicine and translational research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».