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Enregistrement W2045205384 · doi:10.2967/jnumed.112.115782

Exploratory Evaluation of MR Permeability with <sup>18</sup>F-FDG PET Mapping in Pediatric Brain Tumors: A Report from the Pediatric Brain Tumor Consortium

2013· article· en· W2045205384 sur OpenAlexaff
Katherine Zukotynski, Frederic H. Fahey, Sridhar Vajapeyam, Sarah S. Ng, Mehmet Koçak, Sridharan Gururangan, Larry E. Kun, Tina Young Poussaint

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésNuclear medicineMedicineGliomaWhite matterBrain tumorMedulloblastomaMagnetic resonance imagingPathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: The purpose of this study was to develop a method of registering (18)F-FDG PET with MR permeability images for investigating the correlation of (18)F-FDG uptake, permeability, and cerebral blood volume (CBV) in children with pediatric brain tumors and their relationship with outcome. METHODS: Twenty-four children with brain tumors in a phase II study of bevacizumab and irinotecan underwent brain MR and (18)F-FDG PET within 2 wk. Tumor types included supratentorial high-grade astrocytoma (n = 7), low-grade glioma (n = 9), brain stem glioma (n = 4), medulloblastoma (n = 2), and ependymoma (n = 2). There were 33 cases (pretreatment only [n = 12], posttreatment only [n = 3], and both pretreatment [n = 9] and posttreatment [n = 9]). (18)F-FDG PET images were registered to MR images from the last time point of the T1 perfusion time series using mutual information. Three-dimensional regions of interest (ROIs) drawn on permeability images were automatically transferred to registered PET images. The quality of ROI registration was graded (1, excellent; 2, very good; 3, good; 4, fair; and 5, poor) by 3 independent experts. Spearman rank correlations were used to assess correlation of maximum tumor permeability (Kps(max)), maximum CBV (CBV(max)), and maximum (18)F-FDG uptake normalized to white matter (T/W(max)). Cox proportional hazards models were used to investigate associations of these parameters with progression-free survival (PFS). RESULTS: The quality of ROI registration between PET and MR was good to excellent in 31 of 33 cases. There was no correlation of baseline Kps(max) with CBV(max) (Spearman rank correlation = 0.018 [P = 0.94]) or T/W(max) (Spearman rank correlation = 0.07 [P = 0.76]). Baseline CBV(max) was correlated with T/W(max) (Spearman rank correlation = 0.47 [P = 0.036]). Baseline Kps(max), CBV(max), and T/W(max) were not significantly associated with PFS (P = 0.42, hazard ratio [HR] = 0.97, 95% confidence interval [CI] = 0.90-1.045, and number of events [n(events)] = 15 for Kps(max); P = 0.41, HR = 0.989, 95% CI = 0.963-1.015, and n(events) = 14 for CBV(max); and P = 0.17, HR = 1.49, 95% CI = 0.856-2.378, and n(events) = 15 for T/W(max)). CONCLUSION: (18)F-FDG PET and MR permeability images were successfully registered and compared across a spectrum of pediatric brain tumors. The lack of correlation between metabolism and permeability may be expected because these parameters characterize different molecular processes. The correlation of CBV and tumor metabolism may be related to an association with tumor grade. More patients are needed for a covariate analysis of these parameters and PFS by tumor histology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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