Quantitative Ultrasound Characterization of Responses to Radiotherapy in Cancer Mouse Models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Currently, no imaging modality is used routinely to assess tumor responses to radiotherapy within hours to days after the delivery of treatment. In this study, we show the application of quantitative ultrasound methods to characterize tumor responses to cancer radiotherapy in vivo, as early as 24 hours after treatment administration. EXPERIMENTAL DESIGN: Three mouse models of head and neck cancer were exposed to radiation doses of 0, 2, 4, and 8 Gray. Data were collected with an ultrasound scanner using frequencies of 10 to 30 MHz. Ultrasound estimates calculated from normalized power spectra and parametric images (spatial maps of local estimates of ultrasound parameters) were used as indicators of response. RESULTS: Two of the mouse models (FaDu and C666-1) exhibited large hyperechoic regions at 24 hours after radiotherapy. The ultrasound integrated backscatter increased by 6.5 to 8.2 dB (P < 0.001) and the spectral slopes increased from 0.77 to 0.90 dB/MHz for the C666-1 tumors and from 0.54 to 0.78 dB/MHz for the FaDu tumors (P < 0.05), in these regions compared with preirradiated tumors. The hyperechoic regions in the ultrasound images corresponded in histology to areas of cell death. Parametric images could discern the tumor regions that responded to treatment. The other cancer mouse model (Hep-2) was resistant to radiotherapy. CONCLUSIONS: The results indicate that cell structural changes after radiotherapy have a significant influence on ultrasound spectral parameters. This provides a foundation for future investigations regarding the use of ultrasound in cancer patients to individualize treatments noninvasively based on their responses to specific interventions.
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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 | 0,001 | 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 ».