Intraoperative ultrasound localization microscopy of human brain tumors and arteriovenous malformations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The microvasculature and hemodynamics of human brain tumors and other lesions have remained largely unexplored in vivo due to the limited resolution of conventional imaging techniques, and may present new opportunities in biomarker identification and neurosurgeries. Ultrasound Localization Microscopy (ULM), which tracks freely circulating intravascular microbubbles used as contrast agents, overcomes these limitations and has been used to visualize vascular structures and flow. In this study, we performed intraoperative ULM during brain surgeries involving resection of brain tumors (N = 3 meningiomas, N = 3 brain metastasis, N = 3 high grade gliomas) and an arteriovenous malformation (AVM) (N = 1). ULM provided microvascular images of the human brain, resolving vessels down to 35 μm, revealing clear differences in structure and dynamics between tumor and surrounding healthy tissue. By following individual microbubbles, vessel connectivity was probed and used to identify feeding, draining, and non-tumoral vessels. In one case, a 3D ULM map of an AVM was generated with 226 μm resolution, allowing us to resolve its complex internal structure, including feeding and draining vessels. Intraoperative ULM enables visualization of human brain vasculature and hemodynamics at unprecedented resolutions, and may directly aid tumor and AVM resections by providing flow paths and speeds through compact niduses. One Sentence Summary Ultrasound localization microscopy during human brain surgery revealed vascular structure and dynamics of brain lesions at sub-millimeter resolution.
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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 ».