An ex vivo study exploring the diagnostic potential of <sup>1</sup>H magnetic resonance spectroscopy in squamous cell carcinoma of the head and neck region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Definitive diagnosis of head and neck cancer is generally made by histopathologic evaluation. Management and prognosis largely depend on accurate and timely diagnosis. We have explored the use of (1)H magnetic resonance spectroscopy in search of a better or complementary diagnostic technique. METHODS: Tumor and adjacent normal tissue specimens (n = 135) from untreated head and neck cancer patients (n = 40) were obtained and subjected to spectroscopic evaluation followed by histopathologic analysis. Data were partitioned into training and test sets and subjected to multivariate analysis. RESULTS: The resonances from taurine, choline, glutamic acid, lactic acid, and lipid were found to have diagnostic potential by our optimal region selection algorithm. Multivariate analysis of the spectral data differentiated between normal and malignant tissues, with an overall accuracy of 92.6% (training set, 97.3%; test set, 87.3%), an overall sensitivity of 93% (test set, 90%), and an overall specificity of 92% (test set, 82.6%). CONCLUSIONS: (1)H magnetic resonance spectroscopy combined with multivariate methods of analysis can distinguish between normal and malignant squamous cell tissue, and this may lead to the development of an objective and noninvasive diagnostic procedure.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».