The Characteristics of Vascular Growth in VX2 Tumor Measured by MRI and Micro-CT
Notice bibliographique
Résumé
Blood supply is crucial for rapid growth of a malignant tumor; medical imaging can play an important role in evaluating the vascular characterstics of tumors. Magnetic resonance imaging (MRI) and micro-computed tomography (CT) are able to detect tumors and measure blood volumes of microcirculation in tissue. In this study, we used MR imaging and micro-CT to assess the microcirculation in a VX2 tumor model in rabbits. MRI characterization was performed using the intravascular contrast agent Clariscan (NC100150-Injection); micro-CT with Microfil was used to directly depict blood vessels with diameters as low as 17 um in tissue. Relative blood volume fraction (rBVF) in the tumor rim and blood vessel density (rBVD) over the whole tumor was calculated using the two imaging methods. Our study indicates that rBVF is negatively related to the volume of the tumor measured by ultrasound (R = 0.90). rBVF in the tissue of a VX2 tumor measured by MRI in vivo was qualitatively consistent with the rBVD demonstrated by micro-CT in vitro (R = 0.97). The good correlation between the two methods indicates that MRI studies are potentially valuable for assessing characteristics or tumor vascularity and for assessing response to therapy noninvasively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».