Apparent transverse relaxation () on <scp>MRI</scp> as a method to differentiate treatment effect (pseudoprogression) versus progressive disease in chemoradiation for malignant glioma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Pseudoprogression (ps PD ) is a transient post‐treatment imaging change that is commonly seen when treating glioma with chemotherapy and radiation. The use of apparent transverse relaxation rate ( ), which is calculated from a contrast‐free multi‐echo gradient echo Magnetic Resonance Imaging ( MRI ) sequence, may allow for quantitative identification of patients with suspected ps PD . Methods We acquired a multi‐echo gradient echo sequence using a 3T‐Siemens Prisma MRI . The signal decay through the echoes was fitted to provide the coefficient. We segmented the T 1 ‐gadolinium enhancing the image to provide a contrast enhancing lesion ( CEL ) and the FLAIR hyperintensity to provide a non‐enhancing lesion ( NEL ). These regions of interest were applied to the multi‐echo gradient echo to acquire a mean within the CEL and NEL . We additionally acquired ADC data to attempt to corroborate our findings. Results We found that patients who later exhibited PD exhibited a higher within the CEL as well as a higher ratio of CEL to NEL . Our data correctly distinguished pseudoprogression from treatment effect in 9/9 patients, while ADC corrected identified 7/9 patients using an absolute ADC of 1200 × 10 −6 mm 2 /s. Conclusions Our method seems promising for the accurate identification of ps PD , and the technique is amenable to evaluation in larger, multi‐centre patient cohorts.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».