Can MRI accurately define tumor boundaries to guide focal salvage after radiotherapy?
Notice bibliographique
Résumé
124 Background: We evaluated the role of MRI (plus/minus biopsy) in delineating tumour boundaries for focal salvage therapy of prostate cancer recurrence after external beam radiotherapy. Methods: Patients with biochemical failure after radiotherapy were enrolled in a prospective clinical trial mapping sites of local recurrence. An integrated diagnostic MRI and interventional mapping biopsy procedure was performed under sedation in a 1.5T scanner. Patients were imaged with a pelvic coil and an endorectal coil attached to a stereotactic transperineal template assembly. Multiparametric MRI images were acquired, followed by targeted radial biopsy of suspicious regions and random sextant sampling of the normal-appearing peripheral zone. Histology maps were generated by delineation and registration of biopsy cores onto diagnostic images using point-based rigid image registration. Two independent blinded observers reviewed images offline and delineated tumours boundaries which were compared against overlaid histology maps. Coverage was considered accurate if all pathologically proven tumour sites were encompassed within delineated boundaries. Results: Of the 18 patients analysed to date, the majority (83%) were found to have local recurrence. Patients with <6 informative cores were excluded, leaving 15 patients for analysis. Observers performed comparably, whereby mean MRI sensitivity, specificity, PPV and NPV for detecting tumor was 0.76, 0.7, 0.7, and 0.75. The MRI tumour boundary was accurate in 5/15 patients, and improved to 8/15 patients with addition of a 5-mm expansion margin. Targeted radial biopsies improved accuracy to 14/15 patients, by excluding false positive regions (n=2), increasing tumor volumes (n=2) or both (n=2). Random sampling biopsy was only relevant in 1 patient by detecting tumor not identified by MRI and targeted biopsy. Conclusions: MRI alone is not sufficiently accurate to define boundaries for tumor-targeted salvage even with addition of an uncertainty margin. Targeted biopsy improved both detection and delineation accuracy for recurrent tumor regions, and changed salvage therapy planning in 40% of patients. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».