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Enregistrement W2802286933 · doi:10.7759/cureus.2502

Imaging of Sodium MRI for Therapy Evaluation of Brain Metastase with Cyberknife at 7T: A Case Report

2018· article· en· W2802286933 sur OpenAlexfundno aff
Lichao Huang, Zihao Zhang, Baolin Qu, Zhiqiang Cui, Yao Wang, Jiwei Li, Jinyuan Wang, Zhentao Zuo, Yan Zhuo, Xinguang Yu, Zhipei Lin, Longsheng Pan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaYork University
Mots-clésMedicineCyberknifeRadiosurgeryMagnetic resonance imagingRadiation therapyBrain tumorRadiologyLesionImaging biomarkerNuclear medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein we describe the case of an elderly patient who presented with a recent history of impaired vision of the right eye around three months due to brain lesions. He was diagnosed with liver cancer and underwent surgery three months prior. The pathological result is hepatocellular carcinoma. Magnetic resonance imaging (MRI) revealed the diagnosis of brain to be metastatic. The patient selected CyberKnife (Accuray Incorporated, Sunnyvale, USA) radiosurgery for the brain lesion since his physical conditions are not suitable for craniotomy. We adapt the imaging of sodium MRI and proton diffusion mapping at 7T MR system to evaluate the efficacy following CyberKnife early stage treatment. To date, we find the tissue sodium concentration (TSC) changes with the time whereas the proton MRI has no significant change within one month. The time course of sodium concentration in the tumor showed a dramatic increase in the treated brain tumor compared to the pretreatment sodium concentration and 48 hours after stereotactic radiosurgery (SRS), which is correlated to the period of the radiotherapy-induced cellular necrosis. This case demonstrates the possibility of sodium MRI as a biomarker for monitoring early radiotherapy for assessing tumor cellularity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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