Magnetic Resonance–guided High-intensity Focused Ultrasound (MRgHIFU) Virtual Treatment Planning for Abdominal Neuroblastoma Utilizing Retrospective Diagnostic 3D CT Images
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU) is a novel treatment for neuroblastoma using ultrasound-induced thermal ablation with real-time MR thermometry. It is unclear which patients would be amenable to MRgHIFU given the retroperitoneal location of many neuroblastomas within the smaller pediatric abdomen. In addition, planning relies on MR scans, which are not routine in the standard pediatric neuroblastoma workup. This study sought to demonstrate that neuroblastomas are targetable with MRgHIFU and available computed tomographic imaging could be utilized for MRgHIFU virtual treatment. Cross-sectional images of 88 pediatric abdominal neuroblastoma patients were retrospectively processed with custom software to be made compatible with the Sonalleve MRgHIFU platform. Targetability measured percent treatment to lesion volume, within adequate safety margins from critical structures. All images were successfully converted into treatment planning files. Median lesion size was 191±195 cm and depth was 29±17 mm. Up to 78 (85%) patients had targetable lesions with a median targetable volume of 15% and ranging up to 79%. Targetability was highest in superficial, right upper quadrant lesions >200 cm, but limited by proximity to bowel and ribs. This study demonstrates the capacity for MRgHIFU to potentially treat the majority of abdominal neuroblastomas and the feasibility of using computed tomographic images for MRgHIFU virtual treatment planning.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».