SU‐G‐TeP3‐12: Retrospective Assessment of R2star Using Ultra‐High Field MRI in a Rodent Model of Radiation Necrosis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To establish a quantitative MRI method that would be capable of predicting radiation necrosis without using a contrast agent. Methods: Healthy male Fischer 344 rats were irradiated using an animal irradiator capable of delivering 2.3 Gy/min with a kVp of 225 V. A dose of 40 Gy was given to half the brain in a single session. Rats were scanned using a 9.4 T animal MRI before irradiation and every two weeks following radiation until either necrosis developed or they were sacrificed for health reasons. A multi‐echo gradient‐echo sequence was acquired at every time point and the apparent transverse relaxation rate R 2 * was calculated based on the measured signal decay. At the last time point, an ROI mask with an R 2 * value of greater than 45 s −1 was applied in the area of the external and internal capsule where radiation necrosis was confirmed. A retrospective analysis was performed to determine whether R 2 * values would be able to predict where radiation necrosis would occur. Results: Radiation necrosis was morphologically visible between weeks 22–24 following treatment. Gadolinium MRI and histology confirmed radiation necrosis in the area of MRI enhancement. Our data suggests that there is a trend towards significance in the lesion as early as 12 weeks prior to morphological changes on MRI with significance occurring 6 weeks prior (p≤0.05, p≤0.01 at week 24). Measurements of the R 2 * in the hippocampus did not show any significant difference; however, there are areas of visible R 2 * change within sub‐hippocampal regions. Conclusion: R 2 * is a promising method that could be able to predict an underlying disease process that occurs prior to radiation necrosis. The constant increase in R 2 * values suggests a possible neuroinflammatory mechanism rather than an acute vascular event where R 2 * would tend to decrease in the area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».