Sci‐Sat AM(1): Imaging‐01: Tumour and normal tissue T2 and ADC distributions for a mouse model at 9.4T
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance (MR) measurements of relaxation times and diffusion coefficient in tissue have been demonstrated to be sensitive to biological changes induced by radiation therapy. We are currently using mouse models of human glioblastoma multiforme (GBM) to study tumour response to ionizing radiation by MRI at 9.4T. Utilizing conventional imaging techniques coupled with quantitative measurements of transverse relaxation time (T2) and apparent diffusion coefficient (ADC), we monitor changes during tumour growth and subsequent changes after single-fraction radiotherapy. In addition to tumour parameters, we have measured T2 and ADC in other structures that appear in the same transverse slices as tumour tissue. Here we report the measured distributions of T2 and ADC in tumour and in normal tissues that are likely to be encountered during MR imaging of tumour xenografts in mice, including liver, kidney, fat, skeletal muscle, spinal cord, and brain. Quantitative knowledge of these distributions in normal tissue is important in optimizing the sequences used for imaging of these tissues, and in optimizing continued measurements of T2 and ADC changes. Knowledge of parameter distributions in tumour is important because recent studies have suggested that the T2 and ADC responses after therapy may be the result of large shifts in smaller isolated pockets of tumour, rather than more moderate shifts in T2 and ADC over the whole tumour volume. These distributions provide a baseline measurement of typical distributions in advance of radiation therapy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».