Conventional frequency evaluation of tumor cell death in response to treatment <i>in vivo</i>.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigate for the first time the potential to quantify tumor responses to therapy in vivo, using spectral and signal envelope statistics analysis of conventional frequency ultrasound data. Tumors were grown in SCID mice using a human prostate cell line (PC-3) and treated in three groups consisting of combinations of ultrasonically stimulated micro-bubble anti-angiogenic treatment and 8 Gy doses of single fraction 100 kVp X-ray radiation. Data collection consisted of tumor images in addition to radiofrequency data prior to treatment administration and at 24 h following. Analysis of the normalized power spectra of 10-MHz data yielded an increase in mid-band fit of approximately 3.8±0.7, 4.6±0.8, and 5.8±0.7 dBr compared to data acquired before treatment. Spectral slopes were relatively invariant. However, the 0-MHz intercept followed the trend of the mid-band fit. Signal envelope changes were compatible with observations made from spectral data and linked to correlative increases in cell death. The aim of this research is to investigate the potential of conventional frequency ultrasound to noninvasively quantify response to cancer treatments, laying the groundwork for future investigation into the viability of 10-MHz ultrasound to be employed in a clinical setting.
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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 | 0,000 | 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 ».