Evaluation of Neoadjuvant Chemotherapy Response in Women with Locally Advanced Breast Cancer Using Ultrasound Elastography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ultrasound elastography is a new imaging technique that can be used to assess tissue stiffness. The aim of this study was to investigate the potential of ultrasound elastography for monitoring treatment response of locally advanced breast cancer patients undergoing neoadjuvant therapy. METHODS: Fifteen women receiving neoadjuvant chemotherapy had the affected breast scanned before, 1, 4, and 8 weeks following therapy initiation, and then before surgery. Changes in elastographic parameters related to tissue biomechanical properties were then determined and compared to clinical and pathologic tumor response after mastectomy. RESULTS: Patients who responded to therapy demonstrated a significant decrease (P < .05) in strain ratios and strain differences 4 weeks after treatment initiation compared to non-responding patients. Mean strain ratio and mean strain difference for responders was 81 ± 3% and 1 ± 17% for static regions of interest (ROIs) and 81 ± 3% and 6 ± 18% for dynamic ROIs, respectively. In contrast, these parameters were 102±2%, 110±17%, 101±4%, and 109±30% for non-responding patients, respectively. Strain ratio using static ROIs was found to be the best predictor of treatment response, with 100% sensitivity and 100% specificity obtained 4 weeks after starting treatment. CONCLUSIONS: These results suggest that ultrasound elastography can be potentially used as an early predictor of tumor therapy response in breast cancer patients.
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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 | 0,002 |
| 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 ».