7‐Tesla <scp>MR</scp> imaging of non‐melanoma skin cancer samples: correlation with histopathology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aims of this study were to compare in vitro magnetic resonance imaging (MRI) characteristics of keratinocytic skin cancer assessed by a 7-tesla (T) MRI with histopathology, and to describe MRI features of skin tumors. METHODS: This prospective study included 30 skin tumors treated by surgery. MR images of skin samples were acquired on a 7-T MR scanner using a fast spin-echo T(2)-weighted and an isotropic 3D gradient-echo T(1)-weighted sequence. Length, width, Breslow index and margins of the lesions were measured. The presence or absence of the following was noted: healthy margins, ulceration of the dermis, in situ lesions, superficial and deep dermis involvement, subcutaneous involvement, superficial and intratumoral keratin. MR results were compared to histopathology. RESULTS: Interclass correlation coefficient (ICC) was very good for the evaluation of the width (ICC = 0.86) and Breslow index (ICC = 0.87). The ICC was good for the evaluation of the margins (ICC = 0.70) but for length, ICC was lower (ICC = 0.67). Mean bias between MRI and histopathology was inferior to 1 mm for width, Breslow index and margin. CONCLUSION: In vitro 7-T MRI of keratinocytic skin cancer allows delineation of lesions with good correlation with histopathology. After in vivo confirmation it could have a diagnostic role regarding the delineation of surgical margins but its actual limitations prevent its practical adoption at this time.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle