Individualised connectomic-guided radiosurgical thalamotomy for chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Radiosurgery targeting the thalamus has long been used to treat refractory pain, with medial thalamotomy as a key approach. Traditionally, targeting relied on indirect methods based on anatomical atlases, which do not account for individual variations in brain connectivity. Recent advances in connectomic-guided stereotactic radiosurgery have improved precision in the treatment of movement disorders, but their application to pain management remains underexplored. This study evaluates the feasibility of connectomic-guided radiosurgery for refractory pain using Brainlab Elements, integrating auto-segmentation and manual contouring for patient-specific planning. METHODS: We analysed the thalamic target's structural and functional connectivity using the FMRIB Software Library and Advanced Normalisation Tools. The region of interest (ROI) was mapped using diffusion tensor imaging and functional magnetic resonance imaging to assess connectivity with pain-processing structures, including the periventricular grey (PVG) and ventroposteromedial (VPM) nucleus. Connectivity analysis was performed with Brainlab Elements and validated against independent connectomic studies. Dose-volume relationships for PVG and VPM were retrospectively assessed in patients treated with radiosurgery for chronic pain. RESULTS: Connectivity analysis showed that fibres within the ROI extend to primary motor (M1) and sensory (S1) cortices, while descending fibres reach the periaqueductal gray (PAG). Functional connectivity linked the ROI to key pain-processing regions, including the prefrontal cortex, insula, amygdala, and cerebellum. Retrospective dose-volume (DVs) analysis revealed clear differences between the volumes receiving more than 20 Gy in the original vs connectomic-based target. . The integration of Brainlab Elements facilitated connectomic-guided targeting, enabling a patient-specific approach to radiosurgery. CONCLUSION: Connectomic-guided radiosurgery is a feasible approach that enables precise, patient-specific targeting pain management. Auto-segmentation of PVG and VPM allows dose-volume assessment, potentially correlating with clinical outcomes. Standardising connectomic-guided planning may enhance radiosurgical precision and support future clinical research in refractory pain.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».