Hepatocellular Carcinoma Microvessel Density Quantitation with Image Analysis: Correlation with Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) has a progression considered to be dependent on angiogenesis. Intratumoral microvessel density (MVD) has been associated with metastasis and recurrence risk; however, selection bias, counting errors, and lack of standardized assessment criteria have limited the clinical utility of angiogenesis quantitation. Therefore, we analyzed HCC angiogenesis with image cytometry using different methods and determined the correlation to prognosis. Tissue microarrays with 135 HCCs were CD31 and CD34 immunostained and quantitated with the Dako ACIS III Image Cytometer labeling index (LI) and Aperio Scanscope XT and MVD algorithm. LI and MVD were compared to each other and to pathologic features and prognosis (recurrence free survival). Using median cutoffs of microvesselquantitation, survival curve analysis showed a statistically significant difference between CD31 MVD algorithm measurement and prognosis (low MVD mean survival = 56.6 months and high MVD mean = 26.5 months; Log-Rank P = 0.0076). Survival was not significantly related to CD31 LI, CD34 LI or CD34 MVD. By linear regression, a direct correlation was observed between CD31 and CD34 using MVD (r = 0.45, P <0.0001), between CD31 MVD and CD31 LI (r = 0.55, P < 0.0001), and between CD31 LI and CD34 LI (r = 0.51, P < 0.0001). In addition, there was a weak but statistically significant relationship between CD31 MVD and CD34 LI (r = 0.25, P = 0.0050). Together, this data confirms previous studies linking angiogenesis to disease prognosis and suggests the utility of MVD image analysis algorithms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».