From high-frequency to low-frequency cell death detection: quantitative ultrasound evaluation of tumor response in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pre-clinical and clinical studies were undertaken investigating the efficacy of ultrasound to quantify cell death in tumor responses with cancer treatment. Animals bearing tumours (n=48), and patients (n=24) with locally advanced breast cancer received various therapies including for patients anthracyline and taxane-based chemotherapy treatments over four to six months. Tumour cell-death was assessed in specimens after treatment using histopathology. Pre-clinical ultrasound data collection was carried out at low-frequency and high-frequency. For human imaging, low-frequency ultrasound data were collected 5 times during neoadjuvant chemotherapy. Data indicated considerable increases in ultrasound backscatter in animal tumours after treatment. Similar findings were observed in patients who clinically responded to treatment. Patients assessed as responding poorly demonstrated significantly lower increases. Increases in 0-MHz intercept followed similar trends while increases in spectral slope were observed locally from tumor regions demonstrating increases in tissue echogenicity. This study demonstrates the potential of ultrasound to quantify changes in tumours in response to cancer treatment administration in a pre-clinical and clinical setting. The results indicate that such responses can be detected early during a course of chemotherapy in patients and should permit ineffective treatments to be changed to more efficacious ones potentially leading to improved treatment outcomes.
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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 | 0,001 | 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 ».