Magnetic resonance spectroscopy and imaging in breast cancer prognosis and diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) has the highest occurrence and mortality of all cancers that affect women with more than one million new cases each year across the globe. BC accounts for about one-quarter of all cancer-related deaths. Even though breast cancer is an aggressive and fatal disease, early detection and treatment can result in increased survival in more than three-quarters of diagnosed patients. In general, traditional diagnostic methods, such as ultrasonography and mammography, considerably increase t survival rates due to early disease detection. Although these traditional methods are useful, new strategies for early detection of breast cancer would likely reduce breast cancer mortality rates. Additional diagnostic imaging modalities, such as Computer omography (CT), Positron Emission Tomography (PET), and other types of scintigraphy techniques, have been used to identify the primary source of the cancer in metastatic cases, but none of these techniques is yet in routine clinical use. Among other imaging methodologies, Magnetic Resonance Imaging, Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) and Nuclear Magnetic Resonance (NMR) approaches are powerful tools for uncovering cancer biomarkers. In this review, we consider the current capabilities of magnetic resonance techniques in breast cancer research and highlight some milestones that are necessary to move early detection of breast cancer using such approaches into mainstream health care modalities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».