Quantification of the inherent radiopacity of glass microspheres for precision dosimetry in yttrium-90 radioembolization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction:Transarterial radioembolization is a treatment for nonresectable, hypervascular liver tumours where yttrium-90-infused microspheres are administered through the arterial vasculature of the liver to selectively target liver tumours. Compared to conventional PET and SPECT imaging, post-procedural CT imaging has the potential to provide superior spatial resolution imaging of microsphere distributions and improve dosimetry estimates. In this paper, we describe a methodology to quantify the inherent radiopacity of glass microspheres using CT. This methodology produces a calibration curve that relates microsphere concentration within a CT voxel to the corresponding change of Hounsfield unit for that voxel. Methods: The radiopaque microspheres under investigation are composed of proprietery blends of yttrium-strontium-gallium-silicate oxide glass similar in size and density to TheraSphere ® microspheres. Tissue-equivalent phantoms were designed to determine CT voxel enhancement from uniformly distributed microspheres. Phantoms were imaged with a 128-slice CT scanner to determine the average Hounsfield unit value and with brightfield microscopy to determine the corresponding microsphere concentrations. Results: Hounsfield units (HU) and microsphere concentration (MS/mL) are positively correlated (r 2 ≥ 0.930) over a range of CT acquisition parameters. Calibration curve slopes (sensitivities) range from 2.22 × 10 −4 to 3.12 × 10 −4 HU/MS/ml. Minimum detectable limits are between 1.83 × 10 5 and 2.54 × 10 5 MS mL −1 . The application of this proposed methodology to recently developed microsphere formulations shows an improvement in correlation (r 2 ≥ 0.995), sensitivity (7.53 × 10 −4 HU/MS/ml), and minimum detectability (5.39 × 10 4 MS ml −1 ). Conclusion: CT has the potential to quantify the radiation dose from the infusion of microspheres for more accurate dosimetry in radioembolization. This finding may improve our understanding of the relationship between absorbed dose and tumour response, which could ultimately translate into improved patient outcomes. Optimization of the prototype microsphere composition to maximize its inherent radiopacity will be an important step in realizing this goal.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».