Toward data-driven surgical planning: multimodal mapping correlates of aphasic surgical deficits
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: For patients with language-eloquent brain tumors, surgeons must maximize the extent of resection while minimizing neurological morbidity. Despite the extensive use of noninvasive brain mapping techniques, it remains unclear how to preoperatively localize brain regions essential for sustaining language function in a data-driven manner. Here the authors investigate the clinical utility and functional relevance of regions mapped by functional MRI (fMRI), transcranial magnetic stimulation (TMS), and diffusion tensor imaging (DTI). METHODS: This study included 71 consecutive patients undergoing resection of language-eloquent gliomas from July 1, 2017, to August 1, 2023. A nonlinear coregistration algorithm was used to overlay the postoperative resection cavity onto the preoperative MRI. The resection of preoperative cortical and subcortical localizations was correlated with long-term linguistic outcomes. Fiber tracts were localized by seeding DTI tractography with different cortical features: TMS points (TMS tracts), the fMRI blood oxygen level-dependent (BOLD) signal (fMRI tracts), and a peritumoral 1-cm grid (grid tracts). Multiple fractional anisotropy (FA) thresholds were used for each cortical seed structure. Fiber tracts were normalized to Montreal Neurological Institute space to identify group-level characteristics. RESULTS: The majority of patients were male (n = 42, 59%) and younger than 60 years of age (n = 46, 65%). Forty-one patients (58%) had high-grade gliomas, while 30 patients (42%) had low-grade gliomas. The authors found that the resection of preoperatively identified cortical language regions does not predict long-term aphasic decline. However, the resection of tracts localized by the TMS points and grid at the 75% normalized FA threshold significantly predicted language outcomes (OR 51, p < 0.001 and OR 5.0, p = 0.04, respectively). Tracts localized by the fMRI BOLD signal did not predict language outcomes at any FA threshold (OR 0.29-5.32, p = 0.42-0.94). Tracts localized by all three cortical seed structures recapitulated normative patterns of subcortical connectivity by colocalizing with and sharing group-level features with language-associated normative tracts derived from the Human Connectome Project. Functional tracts that predicted linguistic outcomes (TMS and grid tracts) demonstrated shared features at a group-level distinct from the nonpredictive fMRI tracts. CONCLUSIONS: The resection of cortical language regions mapped preoperatively by fMRI and TMS did not predict aphasic surgical deficits. In contrast, resecting white matter tracts localized by cortical TMS points and a peritumoral cortical grid significantly predicted aphasic decline, while resecting tracts localized by the fMRI BOLD signal as seeds did not predict linguistic outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».