Malignancy‐Associated Changes in Breast Tissue Detected by Image Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
In several tissues, nuclear differences have been described in normal-appearing cells from patients with invasive carcinomas compared to cases without invasive carcinoma, a phenomenon known as malignancy-associated changes (MACs). The aim of this study was to determine the presence of malignancy-associated changes in breast tissue. Image cytometry was performed on Feulgen stained tissue sections of patients with usual ductal hyperplasia with (n = 30) or without (n = 41) adjacent invasive breast carcinoma. Nuclear features of normal-appearing cells as well as of usual ductal hyperplastic cells were separately compared between the two groups. Many features of normal-appearing epithelial cells were significantly different between cases with and without invasive cancer. Significant differences were also found by measuring ductal hyperplastic nuclei instead of normal-appearing nuclei. Cases with or without cancer could be distinguished with a classification accuracy of 80% by discriminant analysis using 2 nuclear features derived from ductal hyperplastic cells. In conclusion, image cytometry on breast tissue sections shows that malignancy-associated changes can be found in normal as well as in usual ductal hyperplastic breast cells. This could be clinically relevant for the detection of occult breast cancer, for the prediction of risk in these lesions, and to monitor the effect of chemopreventive agents.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».