OS3 - 187 Differentiating Radionecrosis from Tumor Progression Using IVIM perfusion Fraction in Brain Metastases Treated with Radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Radiation necrosis occurs in 5-25% of patients who undergo stereotactic radiosurgery (SRS) for brain metastases. Intravoxel incoherent motion (IVIM) uses MRI diffusion-weighted imaging (DWI) to assess regional perfusion. We investigated the utility of IVIM to differentiate recurrent tumor from radionecrosis after SRS. Patients who had SRS and subsequent surgical resection of what was thought to be either tumor progression or necrosis were included. ROIs were contoured on the pre-operative post-Gd T1-weighted images and transferred to DWI images using automated co-registration. The perfusion fraction (f) was calculated using asymptotic fitting and the mean f (fmean), 90th percentile for f (f90), mean ADC (ADCmean) and 10th percentile for ADC (ADC10) were calculated. Pathology reports were used to identify the predominant feature (necrosis versus tumor). Nine patients with ten lesions were included. One lesion exhibited pure necrosis while the other nine were mixed; three were predominantly (>75%) tumor, three predominantly necrosis, and three were equal parts of both. The perfusion fraction was significantly higher in cases with predominantly tumor compared to those with predominantly necrosis (fmean 0.10±0.01 vs 0.08±0.01, p=0.02 and f90 0.22±0.01 vs 0.14±0.02, p<0.001). ADC did not differentiate tumor from necrosis (ADCmean 0.97±0.23 vs 1.02±0.36, p=0.8 and ADC10 0.53±0.29 vs 0.76±0.29, p=0.33). The IVIM perfusion fraction is useful in differentiating recurrent tumor from radionecrosis in brain metastases treated with SRS. This is the first study to evaluate IVIM against the gold standard (histopathology).
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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 | 0,001 | 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 ».