Molecular susceptibility weighted imaging of the glioma rim in a mouse model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glioma is the most common and most difficult to treat brain cancer. Despite many efforts treatment, efficacy remains low. As neurosurgical removal is the standard procedure for glioma, a method, allowing for both early detection and exact determination of the location, size and extent of the tumor, could improve a patient's positive response to therapy. NEW METHOD: We propose application of susceptibility weighted molecular magnetic resonance imaging using, targeted contrast agents, based on superparamagnetic iron oxide nanoparticles, for imaging of the, glioma rim, namely brain-tumor interface. Iron oxide attached to the targeted cells increases, susceptibility differences at the boundary between tumor and normal tissue, providing the opportunity, to utilize susceptibility weighted imaging for improved tumor delineation. We investigated potential, enhancement of the tumor-brain contrast, including tumor core and rim when using susceptibility, weighted MRI for molecular imaging of glioma. RESULTS: There were significant differences in contrast-to-noise ratio before, 12 and 120min after contrast, agent injection between standard gradient echo pulse sequence and susceptibility weighted molecular, magnetic resonance imaging for the core-brain, tumor rim-core and tumor rim-brain areas. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: Currently, the most common MRI contrast agent used for glioma diagnosis is a non-specific, gadolinium-based agent providing T1-weighted enhancement. Susceptibility-weighted magnetic, resonance imaging is much less efficient when no targeted superparamagnetic contrast agents are, used. CONCLUSION: The improved determination of glioma extent provided by SWI offers an important new tool for, diagnosis and surgical planning.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».