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Enregistrement W2035132278 · doi:10.1186/1471-2342-13-26

Correlated diffusion imaging

2013· article· en· W2035132278 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Imaging · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiffusion MRIMagnetic resonance imagingEffective diffusion coefficientProstate cancerReceiver operating characteristicMedicineCancerDiffusion imagingProstateMedical imagingDiffusionRadiologyComputer sciencePhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prostate cancer is one of the leading causes of cancer death in the male population. Fortunately, the prognosis is excellent if detected at an early stage. Hence, the detection and localization of prostate cancer is crucial for diagnosis, as well as treatment via targeted focal therapy. New imaging techniques can potentially be invaluable tools for improving prostate cancer detection and localization. METHODS: In this study, we introduce a new form of diffusion magnetic resonance imaging called correlated diffusion imaging, where the tissue being imaged is characterized by the joint correlation of diffusion signal attenuation across multiple gradient pulse strengths and timings. By taking into account signal attenuation at different water diffusion motion sensitivities, correlated diffusion imaging can provide improved delineation between cancerous tissue and healthy tissue when compared to existing diffusion imaging modalities. RESULTS: Quantitative evaluation using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, tissue class separability analysis, and visual assessment by an expert radiologist were performed to study correlated diffusion imaging for the task of prostate cancer diagnosis. These results are compared with that obtained using T2-weighted imaging and standard diffusion imaging (via the apparent diffusion coefficient (ADC)). Experimental results suggest that correlated diffusion imaging provide improved delineation between healthy and cancerous tissue and may have potential as a diagnostic tool for cancer detection and localization in the prostate gland. CONCLUSIONS: A new form of diffusion magnetic resonance imaging called correlated diffusion imaging (CDI) was developed for the purpose of aiding radiologists in cancer detection and localization in the prostate gland. Preliminary results show CDI shows considerable promise as a diagnostic aid for radiologists in the detection and localization of prostate cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle