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Enregistrement W203637546 · doi:10.3747/co.v15i5.349

Developing a Methodology for Three-Dimensional Correlation of PET–CT Images and Whole-Mount Histopathology in Non-Small-Cell Lung Cancer

2008· article· en· W203637546 sur OpenAlexaffvenue
Max Dahele, D. Hwang, Chris Peressotti, Laibao Sun, Maggie Kusano, Shaista Okhai, Gail Darling, Martin J. Yaffe, Curtis Caldwell, Kandice Mah, J. Hornby, Lisa Ehrlich, Simon Raphael, Ming‐Sound Tsao, Abdollah Behzadi, C. Weigensberg, Yee Ung

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistopathologyMedicineLung cancerCancerPathologyRadiologyMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the three-dimensional (3D) volumetric relationship between imaging and functional or histopathologic heterogeneity of tumours is a key concept in the development of image-guided radiotherapy. Our aim was to develop a methodologic framework to enable the reconstruction of resected lung specimens containing non-small-cell lung cancer (NSCLC), to register the result in 3D with diagnostic imaging, and to import the reconstruction into a radiation treatment planning system. METHODS AND RESULTS: We recruited 12 patients for an investigation of radiology-pathology correlation (RPC) in nsclc. Before resection, imaging by positron emission tomography (PET) or computed tomography (CT) was obtained. Resected specimens were formalin-fixed for 1-24 hours before sectioning at 3-mm to 10-mm intervals. To try to retain the original shape, we embedded the specimens in agar before sectioning. Consecutive sections were laid out for photography and manually adjusted to maintain shape. Following embedding, the tissue blocks underwent whole-mount sectioning (4-mum sections) and staining with hematoxylin and eosin. Large histopathology slides were used to whole-mount entire sections for digitization. The correct sequence was maintained to assist in subsequent reconstruction. Using Photoshop (Adobe Systems Incorporated, San Jose, CA, U.S.A.), contours were placed on the photographic images to represent the external borders of the section and the extent of macroscopic disease. Sections were stacked in sequence and manually oriented in Photoshop. The macroscopic tumour contours were then transferred to MATLAB (The Mathworks, Natick, MA, U.S.A.) and stacked, producing 3D surface renderings of the resected specimen and embedded gross tumour. To evaluate the microscopic extent of disease, customized "tile-based" and commercial confocal panoramic laser scanning (TISSUEscope: Biomedical Photometrics, Waterloo, ON) systems were used to generate digital images of whole-mount histopathology sections. Using the digital whole-mount images and imaging software, we contoured the gross and microscopic extent of disease. Two methods of registering pathology and imaging were used. First, selected pet and ct images were transferred into Photoshop, where they were contoured, stacked, and reconstructed. After importing the pathology and the imaging contours to MATLAB, the contours were reconstructed, manually rotated, and rigidly registered. In the second method, MATLAB tumour renderings were exported to a software platform for manual registration with the original pet and ct images in multiple planes. Data from this software platform were then exported to the Pinnacle radiation treatment planning system in DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) format. CONCLUSIONS: There is no one definitive method for 3D volumetric RPC in nsclc. An innovative approach to the 3D reconstruction of resected nsclc specimens incorporates agar embedding of the specimen and whole-mount digital histopathology. The reconstructions can be rigidly and manually registered to imaging modalities such as ct and pet and exported to a radiation treatment planning system.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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