Conventional Frequency Ultrasonic Biomarkers of Cancer Treatment Response In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional frequency quantitative ultrasound in conjunction with textural analysis techniques was investigated to monitor noninvasively the effects of cancer therapies in an in vivo preclinical model. METHODS: Conventional low-frequency (∼7 MHz) and high-frequency (∼20 MHz) ultrasound was used with spectral analysis, coupled with textural analysis on spectral parametric maps, obtained from xenograft tumor-bearing animals (n = 20) treated with chemotherapy to extract noninvasive biomarkers of treatment response. RESULTS: Results indicated statistically significant differences in quantitative ultrasound-based biomarkers in both low- and high-frequency ranges between untreated and treated tumors 12 to 24 hours after treatment. Results of regression analysis indicated a high level of correlation between quantitative ultrasound-based biomarkers and tumor cell death estimates from histologic analysis. Applying textural characterization to the spectral parametric maps resulted in an even stronger correlation (r (2) = 0.97). CONCLUSION: The results obtained in this research demonstrate that quantitative ultrasound at a clinically relevant frequency can monitor tissue changes in vivo in response to cancer treatment administration. Using higher order textural information extracted from quantitative ultrasound spectral parametric maps provides more information at a high sensitivity related to tumor cell death.
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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 | 0,000 | 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 ».