MR measurement of luminal water in prostate gland: Quantitative correlation between MRI and histology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine the relationship between parameters measured from luminal water imaging (LWI), a new magnetic resonance imaging (MRI) T 2 mapping technique, and the corresponding tissue composition in prostate. Materials and Methods In all, 17 patients with prostate cancer were examined with a 3D multiecho spin echo sequence at 3T prior to undergoing radical prostatectomy. Maps of seven MR parameters, called N, T 2‐short , T 2‐long , A short , A long , geometric mean T 2 time (gm T 2 ), and luminal water fraction (LWF), were generated using nonnegative least squares (NNLS) analysis of the T 2 decay curves. MR parametric maps were correlated to digitized whole‐mount histology sections. Percentage area of tissue components, including luminal space, nuclei, and cytoplasm plus stroma, was measured on the histology sections by using color‐based image segmentation. Spearman's rank correlation test was used to evaluate the correlation between MR parameters and the corresponding tissue components, with particular attention paid to the correlation between LWF and percentage area of luminal space. Results N, T 2‐short , A long , gm T 2 , and LWF showed significant correlation ( P < 0.05) with percentage area of luminal space and stroma plus cytoplasm. T 2‐short and gm T 2 also showed significant correlation ( P < 0.05) with percentage area of nuclei. Overall, the strongest correlation was observed between LWF and luminal space (Spearman's coefficient of rank correlation = 0.75, P < 0.001). Conclusion Results of this study show that LWF measured with MRI is strongly correlated with the fractional amount of luminal space in prostatic tissue. This result suggests that LWI can potentially be applied for evaluation of prostatic diseases in which the extent of luminal space differs between normal and abnormal tissues. Level of Evidence: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. MAGN. RESON. IMAGING 2017;46:861–869
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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 | 0,001 | 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 ».