Early stage radiation‐induced lung injury detected using hyperpolarized <sup>129</sup>Xe Morphometry: Proof‐of‐concept demonstration in a rat model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Radiation-induced lung injury (RILI) is still the major dose-limiting toxicity related to lung cancer radiation therapy, and it is difficult to predict and detect patients who are at early risk of severe pneumonitis and fibrosis. The goal of this proof-of-concept preclinical demonstration was to investigate the potential of hyperpolarized (129) Xe diffusion-weighted MRI to detect the lung morphological changes associated with early stage RILI. METHODS: Hyperpolarized (129) Xe MRI was performed using eight different diffusion sensitizations (0.0-115 s/cm(2) ) in a small group of control rats (n = 4) and rats 2 wk after radiation exposure (n = 5). The diffusion-weighted images were used to obtain morphological estimates of the pulmonary parenchyma including external radius (R), internal radius (r), alveolar sleeve depth (h), and mean airspace chord length (Lm ). The histological mean linear intercept (MLI) were obtained for five control and five irradiated animals. RESULTS: Mean R, r, and Lm were both significantly different (P < 0.02) in the irradiated rats (74 ± 17 µm, 43 ± 12 µm, and 54 ± 17 µm, respectively) compared with the control rats (100 ± 12 µm, 67 ± 10 µm, and 79 ± 12 µm, respectively). Changes in measured Lm values were consistent with changes in MLI values observed by histology. CONCLUSIONS: Hyperpolarized (129) Xe MRI provides a way to detect and measure regional microanatomical changes in lung parenchyma in a preclinical model of RILI. Magn Reson Med 75:2421-2431, 2016. © 2015 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».