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Enregistrement W2084839375 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs10-p2-06-16

Abstract P2-06-16: Total Choline Measurement in Human Breast Using High-Speed MR Spectroscopic Imaging at 3T

2010· article· en· W2084839375 sur OpenAlexaboutno aff
Chenyang Zhao, Patrick J. Bolan, Navneeth Lakkadi, Laurel O. Sillerud, M Royce, A.F. Wallace, SC Eberhardt, SJ Lee, Lesley Lomo, Stefan Posse

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelNuclear medicineCholineBreast tissueBreast cancerBreast tumorEcho-planar imagingMedicineMagnetic resonance imagingRadiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract PURPOSE: We developed a novel, quantitative and high-speed MR spectroscopic imaging (MRSI) method to map total Choline (tCho), a sensitive biomarker of breast tumor status, as an adjunct to enhance the limited specificity of routine dynamic-contrast enhanced (DCE) MRI. Quantitative tCho maps measured in 7 minutes were compared with tCho obtained with conventional Single Voxel Spectroscopy (SVS). METHOD AND MATERIALS: Measurements on a total of 18 healthy female subjects (mean age: 25.6±5) were performed using 3T MR scanners (Siemens Trio, Erlangen, Germany) located at the two partner sites equipped with 4-channel breast coil (Siemens, Erlangen, Germany) or 8-channel breast coil (Sentinelle Medical, Toronto, Canada). 2D MRSI data of an entire oblique slice were collected using Proton-Echo-Planar-Spectroscopic-Imaging (PEPSI) [1] with MEGA lipid suppression. Acquisition parameters were: TR/TE=1500ms/125ms, matrix size=32x32, voxel size=2x2x2mm3 (8cc), number of signal averages= 16 with weighted k-space sampling and total acquisition time=7 minutes. PRESS SVS data were acquired with 8 cc voxel size using identical TR/TE and acquisition time. The absolute metabolite concentration was calculated in reference to tissue water (millimoles of tCho per kilogram of solute) using LCModel (s-provencher.com) fitting to estimate the Choline peak baseline and subsequent spectral integration using a Cramer-Rao lower bound threshold of 25%. RESULTS: tCho was detected in 7 of the 15 subjects (47%) in both SVS and PEPSI data. In the PEPSI data sets, tCho was detected in multiple voxels (Fig. 1). Subjects in which tCho was detected exhibited narrower water line width and smaller lipid content than subjects in which tCho was not detectable (2-tailed t-test, P<0.01). The absolute tCho concentrations corrected for relaxation effects in these 7 subjects using SVS and PEPSI was 0.43±0.34 mmol/kg and 0.51±0.19 mmol/kg, respectively. In comparison with SVS data (21.8±8.6Hz), PEPSI spectra demonstrated larger water line width (33.9±12.6Hz) and displayed greater lipid contamination from adipose tissue areas and larger baseline distortion due to the spatial point spread function. CONCLUSION: Despite less favorable shimming and lipid suppression conditions compared to SVS, it is feasible to quantitatively map tCho in healthy breast tissue using high-speed MRSI, with concentration values that are consistent with those from SVS. Studies in breast cancer patients are in progress to assess the feasibility of breast cancer diagnosis and treatment monitoring with MRSI. Results will be reported at the Symposium. The long-term goals are to utilize high-speed MRSI as an early predictor of treatment failure in women undergoing systemic therapy (i.e. chemotherapy, endocrine therapy) for breast cancer and to develop an improved screening protocol for high risk patients. Fig. 1: PEPSI slice localization (left) and spectral array (right) with superimposed LCModel fit and integrated tCho peak Ref: (1) Posse et al. Magn. Reson. Med. 2007;58(2):236-244. Citation Information: Cancer Res 2010;70(24 Suppl):Abstract nr P2-06-16.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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