Magnetic resonance thermometry for predicting thermal damage: An application of interstitial laser coagulation in an in vivo canine prostate model
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance image-guidance for interstitial thermal therapy has proven to be a valuable tool in its traditional role in device localization and, more recently, in monitoring heat deposition within tissue. However, a quantitative understanding of how temperature-time exposure relates to thermal damage is crucial if the predictive value of real-time MR thermal-monitoring is to be fully realized. Results are presented on interstitial laser coagulation of two canine prostate models which are shown to provide an opportunity to evaluate three models of thermal damage based on a threshold maximum temperature, an Arrhenius damage integral, and a temperature-time product. These models were compared to the resultant lesion margin as derived from post-treatment T(1)- and T(2)-weighted MR images, as well as from direct histological evaluation of the excised canine prostate. Histological evaluation shows that the thermal-injury boundary can be predicted from a threshold-maximum temperature of approximately 51 degrees C or an equivalent Arrhenius t(43) period of 200 minutes, but it is not reliably predicted using the temperature-time product. The methods described in this study are expected to have implications for the treatment of benign prostatic hyperplasia and prostate cancer with interstitial laser coagulation, which will be the focus of future human studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».