A comparison of dynamic contrast‐enhanced <scp>CT</scp> and <scp>MR</scp> imaging‐derived measurements in patients with cervical cancer
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
This work is to compare the kinetic parameters derived from the DCE-CT and -MR data of a group of 37 patients with cervical cancer. The modified Tofts model and the reference tissue method were applied to estimate kinetic parameters. In the MR kinetic analyses using the modified Tofts model for each patient data set, both the arterial input function (AIF) measured from DCE-MR images and a population-averaged AIF from the literature were applied to the analyses, while the measured AIF was used for the CT kinetic analysis. The kinetic parameters obtained from both modalities were compared. Significant moderate correlations were found in modified Tofts parameters [volume transfer constant(K(trans) ) and rate constant (k(ep) )] between CT and MR analysis for MR with the measured AIFs (R = 0·45, P<0·01 and R = 0·40, P<0·01 in high-K(trans) region; R = 0·38, P<0·01 and R = 0·80, P<0·01 in low-K(trans) region) as well as with the population-averaged AIF (R = 0·59, P<0·01 and R = 0·62, P<0·01 in high-K(trans) region; R = 0·50, P<0·01 and R = 0·63, P<0·01 in low-K(trans) region), respectively. In addition, from the Bland-Altman plot analysis, it was found that the systematic biases (the mean difference) between the modalities were drastically reduced in magnitude by adopting the population-averaged AIF for the MR analysis instead of the measured ones (from 51·5% to 18·9% for K(trans) and from 21·7% to 4·1% for k(ep) in high-K(trans) region; from 73·0% to 29·4% for K(trans) and from 63·4% to 24·5% for k(ep) in low-K(trans) region). The preliminary results showed the feasibility in the interchangeable use of the two imaging modalities in assessing cervical cancers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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