PC3 - 180 Is Conventional and Perfusion MRI Useful in Predicting Histopathology Defined Percentage of Recurrence in High Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
New enhancing lesions after surgery and chemoradiation for high grade glioma commonly contain variable proportions of tumor recurrence (TR), tissue necrosis and treatment related changes. Our purpose is to determine whether the pattern of contrast enhancement and perfusion MR parameters correlate with the percentage of TR in these lesions. Methods: We prospectively enrolled 30 patients with high grade gliomas who presented with a new enhancing lesion suspicious for tumor recurrence. Each patient underwent conventional MRI with DCE and DSC perfusion MRI. The pattern of enhancement was classified by a blinded neuroradiologist in 5 different categories (solid, focal nodular, peripheral rim, hazy, punctate). A hot spot region-of-interest analysis was performed for each parametric map (Ktrans, AUC, Vp, corrected CBV). TR percentage was defined histopathologically. The lesions were categorized into predominant TR (=tumor>70%), predominant treatment related changes (T=<35%) and mixed lesions (35 %< T=<70%). Differences between the groups were assessed via Kruskal-Wallis and Mann-Whitney U tests. Results: There were 32 lesions (4 predominantly treatment related lesions,5 mixed lesions,23 predominant tumor recurrence). There is no significant difference in the enhancement pattern between the three groups (p=0.18).Statistically significant difference was only seen for corrected CBV between the three groups (p=0.01), mainly between the mixed and predominant tumor groups. The rest of the perfusion parameters did not show a statistically significant difference between the groups(p>0.05). Conclusion: Corrected CBV might be useful in predicting the proportion of tumor recurrence in post-treatment high grade gliomas.
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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 | 0,002 |
| 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 ».