Quantitative ultrasound spectral parametric maps: Early surrogates of cancer treatment response
Notice bibliographique
Résumé
Textural characteristics of quantitative ultrasound spectral parametric maps have been proposed for the first time to predict cancer therapy response, early following treatment initiation. Such an early prediction can facilitate personalized medicine in cancer treatment procedures. Patients (n=10) with locally advanced breast cancer received neo-adjuvant chemotherapy, as "up-front" treatment, followed by mastectomy with axillary nodal clearance. Data collection consisted of acquiring tumor ultrasound radio-frequency data prior to neo-adjuvant treatment onset and at 4 times during treatment, in addition to pathological examinations of resected specimens after mastectomy. Several textural features were extracted from parametric maps of mid-band fit and 0-MHz intercept. The relative changes of these features were calculated one week after the treatment commenced, compared to the pre-treatment scan. Statistical analysis performed suggested that five of the applied textural features exhibit statistically significant differences between clinically/pathologically responding and non-responding patients. The promising results obtained represent a substantial step forward towards customizing cancer therapies by using this quantitative imaging modality. This can facilitate the switch of an ineffective treatment for a specific patient to a salvage therapy within weeks, instead of having patient endures months of the ineffective treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».