Diagnostic Value of Fractal Analysis for the Differentiation of Brain Tumors Using 3-Tesla Magnetic Resonance Susceptibility-Weighted Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Susceptibility-weighted imaging (SWI) of brain tumors provides information about neoplastic vasculature and intratumoral micro- and macrobleedings. Low- and high-grade gliomas can be distinguished by SWI due to their different vascular characteristics. Fractal analysis allows for quantification of these radiological differences by a computer-based morphological assessment of SWI patterns. OBJECTIVE: To show the feasibility of SWI analysis on 3-T magnetic resonance imaging to distinguish different kinds of brain tumors. METHODS: Seventy-eight patients affected by brain tumors of different histopathology (low- and high-grade gliomas, metastases, meningiomas, lymphomas) were included. All patients underwent preoperative 3-T magnetic resonance imaging including SWI, on which the lesions were contoured. The images underwent automated computation, extracting 2 quantitative parameters: the volume fraction of SWI signals within the tumors (signal ratio) and the morphological self-similar features (fractal dimension [FD]). The results were then correlated with each histopathological type of tumor. RESULTS: Signal ratio and FD were able to differentiate low-grade gliomas from grade III and IV gliomas, metastases, and meningiomas (P < .05). FD was statistically different between lymphomas and high-grade gliomas (P < .05). A receiver-operating characteristic analysis showed that the optimal cutoff value for differentiating low- from high-grade gliomas was 1.75 for FD (sensitivity, 81%; specificity, 89%) and 0.03 for signal ratio (sensitivity, 80%; specificity, 86%). CONCLUSION: FD of SWI on 3-T magnetic resonance imaging is a novel image biomarker for glioma grading and brain tumor characterization. Computational models offer promising results that may improve diagnosis and open perspectives in the radiological assessment of brain tumors. ABBREVIATIONS: FD, fractal dimensionSR, signal ratioSWI, susceptibility-weighted imaging.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».