Reproducibility of 2D and 3D Fractal Analysis Techniques for the Assessment of Spatial Heterogeneity of Regional Blood Flow in Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) fractal properties of rectal cancer regional blood flow assessed by using volumetric helical perfusion computed tomography (CT) and to determine its reproducibility. MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval and informed consent were obtained. Ten prospective patients (eight men, two women; mean age, 72.3 years) with rectal adenocarcinoma underwent two repeated volumetric helical perfusion CT studies (four-dimensional adaptive spiral mode, 11.4-cm z-axis coverage) without intervening treatment within 24 hours, with regional blood flow derived by using deconvolution analysis. Two-dimensional and 3D fractal analyses of the rectal tumor were performed, after segmentation from surrounding structures by using thresholding, to derive fractal dimension and fractal abundance. Reproducibility was quantitatively assessed by using Bland-Altman statistics. Two-dimensional and 3D lacunarity plots were also generated, allowing qualitative assessment of reproducibility. Statistical significance was at 5%. RESULTS: Mean blood flow was 63.50 mL/min/100 mL ± 8.95 (standard deviation). Good agreement was noted between the repeated studies for fractal dimension; mean difference was -0.024 (95% limits of agreement: -0.212, 0.372) for 2D fractal analysis and -0.024 (95% limits of agreement: -0.307, 0.355) for 3D fractal analysis. Mean difference for fractal abundance was -0.355 (95% limits of agreement: -0.869, 1.579) for 2D fractal analysis and -0.043 (95% limits of agreement: -1.154, 1.239) for 3D fractal analysis. The 95% limits of agreement were narrower for 3D than 2D analysis. Lacunarity plots also visually confirmed close agreement between repeat studies. CONCLUSION: Regional blood flow in rectal cancer exhibits fractal properties. Good reproducibility was achieved between repeated studies with 2D and 3D fractal analysis.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».