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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 découle