Delineation of Tumor Habitats based on Dynamic Contrast Enhanced MRI
Notice bibliographique
Résumé
Tumor heterogeneity can be elucidated by mapping subregions of the lesion with differential imaging characteristics, called habitats. Dynamic Contrast Enhanced (DCE-)MRI can depict the tumor microenvironments by identifying areas with variable perfusion and vascular permeability, since individual tumor habitats vary in the rate and magnitude of the contrast uptake and washout. Of particular interest is identifying areas of hypoxia, characterized by inadequate perfusion and hyper-permeable vasculature. An automatic procedure for delineation of tumor habitats from DCE-MRI was developed as a two-part process involving: (1) statistical testing in order to determine the number of the underlying habitats; and (2) an unsupervised pattern recognition technique to recover the temporal contrast patterns and locations of the associated habitats. The technique is examined on simulated data and DCE-MRI, obtained from prostate and brain pre-clinical cancer models, as well as clinical data from sarcoma and prostate cancer patients. The procedure successfully identified habitats previously associated with well-perfused, hypoxic and/or necrotic tumor compartments. Given the association of tumor hypoxia with more aggressive tumor phenotypes, the obtained in vivo information could impact management of cancer patients considerably.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».