MR elastography and diffusion‐weighted imaging of <i>ex vivo</i> prostate cancer: quantitative comparison to histopathology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work was (1) to develop a magnetic resonance elastography (MRE) system for imaging of the ex vivo human prostate and (2) to assess the diagnostic power of mono-frequency and multi-frequency MRE and diffusion weighted imaging (DWI) alone and combined as correlated with histopathology in a patient study. An electromagnetic driver was designed specifically for MRE studies in small-bore MR scanners. Ex vivo prostate specimens (post-fixation) of 14 patients who underwent radical prostatectomy were imaged with MRE at 7 T (nine cases had DWI). In six patients, the MRE examination was performed at three frequencies (600, 800, 1000 Hz) to extract the power-law exponent Gamma. The images were registered to wholemount pathology slides marked with the Gleason score. The areas under the receiver-operator-characteristic curves (AUC) were calculated. The methods were validated in a phantom study and it was demonstrated that (i) the driver does not interfere with the acquisition process and (ii) the driver can generate amplitudes greater than 100 µm for frequencies less than 1 kHz. In the quantitative study, cancerous tissue with Gleason score at least 3 + 3 was distinguished from normal tissue in the peripheral zone (PZ) with an average AUC of 0.75 (Gd ), 0.75 (Gl ), 0.70 (Gamma-Gd ), 0.68 (apparent diffusion coefficient, ADC), and 0.82 (Gd + Gl + ADC). The differentiation between PZ and central gland was modest for Gd (p < 0.07), Gl (p < 0.06) but not significant for Gamma (p < 0.2). A correlation of 0.4 kPa/h was found between the fixation time of the prostate specimen and the stiffness of the tissue, which could affect the diagnostic power results. DWI and MRE may provide complementary information; in fact MRE performed better than ADC in distinguishing normal from cancerous tissue in some cases. Multi-frequency (Gamma) analysis did not appear to improve the results. However, in light of the effect of tissue fixation, the clinical implication of our results may be inconclusive and more experiments are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».