Abstract P2-02-10: Evaluation of apparent diffusion coefficient to predict grade, micro-invasion and invasion in DCIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PURPOSE: To evaluate the role of apparent diffusion coefficient (ADC) values in distinguishing DCIS grades and identifying the presence of micro-invasive/invasive disease. METHODS AND MATERIALS: REB approved study with informed consent obtained from 70 women (age 36-84) scheduled for core-biopsy with results of 71 non-invasive/high-risk breast lesions. All patients underwent surgery and were assessed pre-operatively using diffusion weighted (DWI)-MRI. Lesion size, morphology and ADC values were recorded. The Kruskal Wallis or one-way ANOVA test and Pearson correlation coefficient were used to study the association between ADC values and the analyzed MRI lesion characteristics. Logistic regression analysis was used to evaluate the ability of ADC values to predict the presence of invasion. RESULTS: Of 71 cases, 45.1% were imaged on a 3T magnet and 54.9% on 1.5 T. Final pathology demonstrated invasive cancer in 26.8%, micro-invasion in 18.3% and pure DCIS in 59.2%. On 3T, mean ADC value was 1.20 ×10-3 mm2/s ± 0.48 (SD) (range, 0.47 - 1.78 ×10-3 mm2/s) for non-high grade DCIS, 1.23 × 10-3 mm2/s ± 0.40 (SD) (range, 0.26 - 1.77 ×10-3 mm2/s) for high-grade DCIS, and 1.15 × 10-3 mm2/s ± 0.45 (SD) (range, 0.26 - 1.75 ×10-3 mm2/s) for invasive/microinvasive disease. On 1.5T, mean ADC value was 1.04 × 10-3 mm2/s ± 0.41 (SD) (range, 0.15 - 1.85 ×10-3 mm2/s) for non-high grade DCIS, 1.01 × 10-3 mm2/s ± 0.37 (SD) (range, 0.06 - 1.76 ×10-3 mm2/s) for high-grade DCIS, and 1.11 × 10-3 mm2/s ± 0.30 (SD) (range, 0.64 - 1.76 ×10-3 mm2/s) for invasive/microinvasive disease. Based on logistic regression analysis, mean ADC value was not a significant predictor for invasiveness using 1.5 T [OR = 2.6 (95% CI (0.409, 17.12)), p = 0.3] or 3T [OR = 0.4 (95% CI (0.076, 2.399)), p = 0.3] CONCLUSION: Mean ADC acquired using a 1.5T or 3T MRI was unable to predict high-grade or invasive disease in biopsy-proven DCIS lesions. Further work is exploring voxel-based approaches that may better appreciate tumor heterogeneity and identify sub-regions of tumor with these higher risk features. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P2-02-10.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».