Image-guided focused ultrasound ablation of breast cancer: current status, challenges, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Image-guided focussed ultrasound (FUS) ablation is a non-invasive procedure that has been used for treatment of benign or malignant breast tumours. Image-guidance during ablation is achieved either by using real-time ultrasound (US) or magnetic resonance imaging (MRI). The past decade phase I studies have proven MRI-guided and US-guided FUS ablation of breast cancer to be technically feasible and safe. We provide an overview of studies assessing the efficacy of FUS for breast tumour ablation as measured by percentages of complete tumour necrosis. Successful ablation ranged from 20% to 100%, depending on FUS system type, imaging technique, ablation protocol, and patient selection. Specific issues related to FUS ablation of breast cancer, such as increased treatment time for larger tumours, size of ablation margins, methods used for margin assessment and residual tumour detection after FUS ablation, and impact of FUS ablation on sentinel node procedure are presented. Finally, potential future applications of FUS for breast cancer treatment such as FUS-induced anti-tumour immune response, FUS-mediated gene transfer, and enhanced drug delivery are discussed. Currently, breast-conserving surgery remains the gold standard for breast cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».