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Record W6991277914

Genauigkeit eines neuen Magnetresonanztomographie-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems für Hunde

2019· other· de· W6991277914 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueQucosa (Saxon State and University Library Dresden) · 2019
Typeother
Languagede
FieldMedicine
TopicVeterinary Oncology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHead and neck surgeryMagnetite NanoparticlesUtilization review
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bei einer Erkrankung des Gehirns ist häufig anhand von alleiniger Routinediagnostik, wie Magnetresonanz (MRT)- und Computertomographie (CT) des Kopfes sowie Liquoranalysen, keine eindeutige Diagnosestellung möglich. Für eine gezielte Therapie ist aber eine gesicherte histopathologische Diagnose essentiell. Aufgrund der hohen Komplexität und Verletzlichkeit des Nervensystems ist eine besonders präzise und sichere Biopsiemethode nötig, die jedoch gleichzeitig nicht zu kostenintensiv sein darf. Ziel der experimentellen Kadaverstudie war die Bestimmung der Genauigkeit eines neuen MRT-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems durch die Berührung vordefinierter intrakranieller Zielpunkte im Hundegehirn unter Zuhilfenahme einer Gehirnbiopsienadel. Zur Ermittlung der Genauigkeit des Systems wurden an 22 Hundekadavern zweier Körpermassenklassen (Gruppe 1: kleine Hunde < 15 kg, Gruppe 2: große Hunde > 20 kg) drei spezielle Knochenanker und darauf aufsetzende Marker, welche sowohl in CT- als auch in MRT-Untersuchungen sichtbar waren, an vordefinierten Knochenpunkten befestigt. Anschließend wurden sowohl ein MRT- als auch ein CT-Datensatz des Kopfes angefertigt. Je Kadaver wurden zwei Zielpunkte festgelegt. Linksseitig wurde ein Zielpunkt im Gehirnbereich des Nucleus caudatus zur Simulation oberflächlicher Gehirnläsionen angesteuert, rechtsseitig ein Zielpunkt im Bereich des Lobus piriformis als Beispiel einer tiefen Gehirnläsion festgelegt. Des Weiteren wurden die Trajektorien der Biopsienadel im MRT-Datensatz markiert. Die Eintrittspunkte der Biopsienadel mussten jeweils in einem Gyrus liegen und die Biopsienadel durfte auf ihrem Weg durch das Gehirngewebe die Ventrikel nicht penetrieren. Basierend auf den MRT-Bildern wurde ein patientenindividueller Rahmen zum Erreichen der eingezeichneten Zielpunkte konzipiert und anschließend mit einem 3D-Drucker der Firma Stratasys gedruckt. Der patientenindividuelle Rahmen, welcher aus drei Beinen und zwei Biopsieports (Instrumentenführung) bestand, wurde am Hundekopf mit speziellen Schrauben an den bereits vorhandenen Knochenankern befestigt. Mit Hilfe der Instrumentenführung des 3D- Rahmens konnte anschließend ein minimalinvasiver Zugang für die Biopsienadel geschaffen werden. Die Biopsienadel wurde entsprechend der vorgeplanten Trajektorien im Gehirn platziert. Es folgte ein erneuter CT-Scan des Hundekopfes mit der Biopsienadel im Hundeschädel für die Zielpunkte 1 und 2. Die Zielpunktabweichung (in Millimetern) zwischen den Ist- und Soll-Zielpunkten wurde nach der Fusion der MRT- und der zwei CT-Datensätze in einem Koordinatensystem ermittelt. Dabei erfolgt die Fusion der MRT- und CT-Daten basierend auf den am Patienten befestigten Markern, die in beiden Schnittbildverfahren sichtbar waren, und die Fusion der CT-Scans anhand von Knochenpunkten. Die CT-Untersuchungen wurden nur für die Ermittlung der Genauigkeit des Biopsieverfahrens angewendet. Der zukünftige Einsatz am klinischen Patienten dagegen kann ausschließlich auf MRT-Datensätzen basieren. Die mediane Zielpunktabweichung aller 43 Zielpunkte an 22 Kadavern ergab einen Wert von 0,83 mm mit einer Spannweite von 0,09 bis 2,76 mm. Die mediane Zielpunktabweichung aller Hunde im Zielpunkt 1, einem Punkt im oberflächlicher gelegenen Nucleus caudatus, betrug 0,57 mm (Spannweite 0,09 – 1,25 mm) und im Zielpunkt 2, einem Punkt im tiefer gelegenen Lobus piriformis, ergab einen Wert von 0,85 mm (Spannweite 0,14 – 2,76 mm). Es konnte kein signifikanter Unterschied der Zielpunktabweichungen zwischen dem Zielpunkt 1 und 2 in allen Hunden festgestellt werden. In der Gruppe 1 (kleine Hunde < 15 kg) wurde eine mediane Zielpunktabweichung im Zielpunkt 1 von 0,50 mm und im Zielpunkt 2 von 0,84 mm ermittelt. In der Gruppe 2 (große Hunde > 20 kg) ergab sich eine mediane Zielpunktabweichung im Zielpunkt 1 von 0,96 mm und im Zielpunkt 2 von 0,93 mm. Es konnte ein signifikanter Unterschied der Zielpunktabweichung im Zielpunkt 1 (Nucleus caudatus, oberflächlich) nachgewiesen werden. Es kann davon ausgegangen werden, dass in kleineren Hunden (im Vergleich zu in großen Hunden) oberflächlichere Zielpunkte mit einer erhöhten Genauigkeit beprobt werden können. Im Zielpunkt 2 (Lobus piriformis, tief) konnte kein Unterschied der Genauigkeit zwischen den unterschiedlichen Patientenmassengruppen ermittelt werden. In den bisherigen Studien zu den derzeit in der Veterinärmedizin eingesetzten Gehirnbiopsiesystemen wurden mittlere Zielpunktabweichungen von 0,9 bis 4,3 mm oder mediane Zielpunkabweichungen von 1,5 und 1,55 mm berichtet. Somit erreichte das MRT-basierte patientenindividuelle stereotaktische Gehirnbiopsiesystem eine höhere Genauigkeit als die meisten bisher eingesetzten Systeme und lässt sich zusätzlich bei jeder Hundekopfgröße und –form anwenden. Damit qualifiziert sich das Gehirnbiopsiesystem für den Einsatz an klinischen Patienten.:INHALTSVERZEICHNIS 1. EINLEITUNG UND FRAGESTELLUNG 2. LITERATURÜBERSICHT 2.1. Gehirnbiopsien in der Veterinärmedizin 2.1.1. Minimalinvasive nicht-stereotaktische Gehirnbiopsieverfahren 2.1.2. Minimalinvasive stereotaktische Gehirnbiopsieverfahren 2.1.2.1. Klinisch eingesetzte rahmenbasierte stereotaktische Gehirnbiopsieysteme 2.1.2.2. Klinisch eingesetzte rahmenlose stereotaktische Gehirnbiopsiesysteme 2.1.3. Anwendungsgebiete moderner Neuronavigationssysteme 2.2. Genauigkeiten der in der Kleintierneurochirurgie eingesetzten Gehirnbiopsiesysteme 3. MATERIAL UND METHODEN 3.1. Allgemeiner Aufbau der Studie 3.2. Präparation der Hundekadaver 3.3. Bildgebung zur Erfassung der Planungsdaten 3.4. Konstruktion der Gehirnbiopsievorrichtung 3.5. Platzierung und Kontrolle der Gehirnbiopsienadel am Kadaver 3.6. Auswertung der Zielpunktgenauigkeit 3.7. Statistische Auswertung 4. ERGEBNISSE 4.1. Rasse und Körpermasse der Hundekadaver 4.2. Zielpunktgenauigkeit des MRT-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems 5. DISKUSSION 5.1. Genauigkeit des MRT-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems im Vergleich zu der Genauigkeit anderer Gehirnbiopsiesysteme 5.2. Ablauf einer Gehirnbiopsieentnahme am klinischen Patienten 5.3. Vorteile des MRT-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems 5.4. Nachteile und Limitationen des MRT-basierten patientenindividuellen stereotaktischen Gehirnbiopsiesystems 5.5. Bedeutung und Ausblick 6. ZUSAMMENFASSUNG 7. SUMMARY 8. LITERATURVERZEICHNIS 9. ANHANG 9.1. Ausreißer: Fall Nr. 21, Labrador Retriever (Gruppe 2), Zielpunkt 1 9.2. Abbildungsverzeichnis 9.3. Tabellenverzeichnis 10. DANKSAGUNG

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.001
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2019
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