Sci‐YIS Fri ‐ 06: High spatial resolution magnetic resonance spectroscopic imaging of the brain at 3T for external beam radiation therapy planning
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has shown that Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging (MRSI) has good prospects for cancer detection and staging. Recent advancements in hardware in the form of RF coils and gradient sets have resulted in a good outlook for MRSI to be used in detection, localization, and classification of the lesions. Work done by other groups has shown that merging molecular imaging information from MRSI with anatomic scans used for treatment planning proved beneficial in delineating the tumor volume. MRSI involves defining an MR image volume which can be divided into a matrix of 3‐D sub‐volumes. Spectroscopic data is then acquired for all these sub‐volumes simultaneously. This leads to the quantification and localization of different levels of metabolites such as Choline, Creatine and N‐ acetylaspartate that are highly useful in detecting and possibly staging lesions. We focused on performing MRSI on the brain using a head transmit/receive (T/R) coil. Utilizing a reduced 2‐Dimensional Point Resolved Spectroscopy (2‐D PRESS) Turbo Spectroscopic Imaging (TSI) sequence to improve the spectral resolution of different metabolite peaks and the spatial resolution of the spectroscopic scan, good spectral/spatial information can be acquired revealing more accurate bio‐chemical imaging. Thus, an MRSI study could be easily used for improved treatment planning. Using 3T MRI we have improved the spatial resolution of the MRSI scans to 5×5×10mm3/voxel, meanwhile maintaining a good signal to noise ratio. This would increase the spatial relevance of the spectra acquired in the scan and in turn provide more information in the treatment planning phase.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,015 |
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 ».