Magnetic resonance imaging correlated with the histopathological effect of Pd‐bacteriopheophorbide (Tookad) photodynamic therapy on the normal canine prostate gland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: To determine the optimal magnetic resonance imaging (MRI) methodology to assess photodynamic therapy (PDT)-induced histopathological responses in the prostate. STUDY DESIGN/MATERIALS AND METHODS: Laparotomy was performed in five healthy dogs. Cylindrical diffuser was placed in the prostates to deliver light of 50-300 J/cm at 150 mW/cm and 763 nm to activate IV-injected Tookad (1 mg/kg b.w.). Fast spin echo (FSE) T2-weighted, post-contrast-enhanced T1-(CE-T1) and diffusion weighted images (DWI) were obtained pre- and 2 days, 7 days, and 1 month post-PDT. Radiological-histopathological correlation was performed at 7 days (n = 4) and 1 month (n = 1) after PDT. A qualitative assessment of signal changes and apparent diffusion coefficient (ADC) mapping was performed. RESULTS: At 2 or 7 days post-PDT, there was good spatial correlation between PDT-induced hemorrhagic necrosis and unenhanced regions on CE-T1 images. There was a rapidly and persistently enhancing rim corresponding to edema and inflammation. FSE T2 and DWI showed altered signal but did not clearly define necrosis in all cases. At 1 month, it was hard to correlate MR images to histopathologic changes as they represented a mixture of necrosis and developing fibrosis, which led to a mixed signal intensity and less demarcated contrast enhancement. CONCLUSIONS: At 7 days after PDT, gadolinium DTPA contrast-enhanced MRI is superior to DWI and T2 imaging in assessing the boundary of Tookad PDT-induced tissue necrosis in the normal canine prostate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».