Interstitial assessment of aggressive prostate cancer by physio‐chemical photoacoustics: An <i>ex vivo</i> study with intact human prostates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Transrectal ultrasound (TRUS)-guided biopsy is the standard procedure for evaluating the presence and aggressiveness of prostate cancer. TRUS biopsy involves tissue removal, and suffers from low core yield as well as high false negative rate. A less invasive and more accurate diagnostic procedure for prostate cancer is therefore highly desired. Combining the optical sensitivity and ultrasonic resolution to resolve the spatial distribution of the major molecular components in tissue, photoacoustic (PA) technology could be an alternative approach for the diagnosis of prostate cancer. The purpose of this study was to examine the feasibility of identifying aggressive prostate cancer using interstitial PA measurements. METHODS: Seventeen patients with prebiopsy magnetic resonance imaging (MRI), TRUS biopsies, and planned prostatectomies were enrolled in this study. The interstitial PA measurements were achieved using our recently developed needle PA probe, which was inserted into the ex vivo prostates in the fashion of a biopsy needle. A total of 70 interstitial PA measurements were acquired. The PA measurements were quantified by a previously established PA physio-chemical analysis (PAPCA) method. The histology has confirmed the nonaggressive and aggressive cancerous conditions at the insertion locations. The diagnostic accuracy was also compared to that provided by the prebiopsy MRI. RESULTS: The quantitative study shows significant differences between the individual parameters of the nonaggressive and the aggressive cancerous regions (P < 0.005). Multivariate analysis of the quantitative features achieved a diagnostic accuracy of 78.6% for differentiating nonaggressive and aggressive prostate cancer tissues. CONCLUSIONS: The proposed procedure has shown promises in the diagnosis of aggressive prostate cancer.
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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 | 0,000 | 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 ».