Correlation between Hepatic Tumor Blood Flow and Glucose Utilization in a Rabbit Liver Tumor Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively determine the relationship between hepatic tumor blood flow and glucose utilization in vivo by using a combined positron emission tomographic (PET)/computed tomographic (CT) scanner. MATERIALS AND METHODS: The animal care and use subcommittee at the University of Western Ontario approved this study. VX2 carcinoma cells were implanted in the livers of eight male New Zealand white rabbits. Functional CT was performed before tumor implantation and every 4 days thereafter. Each examination consisted of two phases: In the first phase, 30-second cine breath-hold scanning was performed with simultaneous injection of 5 mL of contrast material. In the second phase, 4-second cine scanning was performed without breath holding every 10 seconds for 2 minutes. Second-phase CT images were coregistered with first-phase images to eliminate breathing artifacts. The weighted summation of the aortic and portal venous time-attenuation curves was deconvolved against curves from the liver to derive hepatic blood flow (HBF). Five animals underwent fluorine 18 fluorodeoxyglucose (FDG) scanning before and every 8 days after implantation. FDG uptake was measured as standardized uptake value (SUV). Data were analyzed with repeated-measures analysis of variance and the Tukey-Kramer multiple comparison test. Linear regression was used to compare SUV and HBF in tumors and normal tissue. RESULTS: In the hypovascular tumor core, (a) mean HBF decreased from 262 mL.min-1.100 g-1+/-22 (standard deviation) at baseline to 101 mL.min-1.100 g-1+/-62 at the end of the study (P<.05) and (b) mean SUV increased from 2.12 g/mL+/-0.06 to 4.56 g/mL+/-0.73 (P<.05) during the same period. CONCLUSION: Functional CT in combination with FDG PET can be used to observe changes in HBF and glucose utilization in a growing liver tumor.
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 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 | 0,001 | 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 ».