FIRST-PASS PERFUSION COMPUTED TOMOGRAPHY
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To differentiate recurrent tumors from radiation effects and necrosis in patients with irradiated brain tumors using perfusion computed tomographic (PCT) imaging. METHODS: Twenty-two patients with previously treated brain tumors who showed recurrent or progressive enhancing lesions on follow-up magnetic resonance imaging scans and had a histopathological diagnosis underwent first-pass PCT imaging (26 PCT imaging examinations). Another eight patients with treatment-naïve, high-grade tumors (control group) also underwent PCT assessment. Perfusion maps of cerebral blood volume, cerebral blood flow, and mean transit time were generated at an Advantage Windows workstation using the CT perfusion 3.0 software (General Electric Medical Systems, Milwaukee, WI). Normalized ratios (normalized to normal white matter) of these perfusion parameters (normalized cerebral blood volume [nCBV], normalized cerebral blood flow [nCBF], and normalized mean transit time [nMTT]) were used for final analysis. RESULTS: Fourteen patients were diagnosed with recurrent tumor, and eight patients had radiation necrosis. There was a statistically significant difference between the two groups, with the recurrent tumor group showing higher mean nCBV (2.65 versus 1.10) and nCBF (2.73 versus 1.08) and shorter nMTT (0.71 versus 1.58) compared with the radiation necrosis group. For nCBV, a cutoff point of 1.65 was found to have a sensitivity of 83.3% and a specificity of 100% to diagnose recurrent tumor and radiation necrosis. Similar sensitivity and specificity were 94.4 and 87.5%, respectively, for nCBF with a cutoff point of 1.28 and 94.4 and 75%, respectively, for nMTT with a cutoff point of 1.44 to diagnose recurrent tumor and radiation necrosis. CONCLUSION: PCT may aid in differentiating recurrent tumors from radiation necrosis on the basis of various perfusion parameters. Recurrent tumors show higher nCBV and nCBF and lower nMTT compared with radiation necrosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».