Correlation Between MRI Findings and Histological Diagnosis of Brainstem Glioma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In most studies, treatment decisions of brainstem glioma are based solely on MRI features and do not incorporate a histopathological diagnosis. In the current study, we sought to compare MRI characteristics with histopathological findings of bainstem glioma. METHODS: From April 2003 through April 2012, 150 patients were diagnosed with brainstem gliomas by MRI and microsurgically treated in Tiantan Hospital, Beijing, China. All the MRI and histopathological findings of these patients were respectively reviewed. RESULTS: Of the 150 patients, 65 were female and 85 were male, 120 were adults and 30 were children (age < 18 years), 108 were low-grade glioma (72.0%), 35 were high-grade glioma (23.3%). The accuracy of the MRI diagnosis for brainstem glioma was 95.3%. Data analysis of the MRI findings revealed that a focal lesion was associated with a more favorable histopathological diagnosis in intrinsic (P=0.005) and exophytic (P=0.001) brainstem glioma patients. In the intrinsic diffuse type, tumors without enhancement had more favorable pathological findings (P=0.009). CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the largest case series of this nature reported in the literature to date. The results of this study suggest that MRI features of brainstem gliomas could predict some pathological features and guide prognosis, choice of biopsy and treatment modalities. The pathology of tumors with a focal appearance on MRI was associated with a prognosis that was significantly better than their diffuse counterparts. For the intrinsic diffuse gliomas, non-enhancing tumors had pathology suggestive of a favorable prognosis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».