MRI-BASED OXYGENATION IMAGING IN DIFFERENTIATING HIGH VS LOW- GRADE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Glioblastoma is the most common primary malignant neoplasm in adults, with a median survival of 15-18 months after diagnosis. Our group has previously demonstrated that quantitative blood oxygen level dependent (qBOLD) magnetic resonance imaging (MRI)-derived levels of oxygen saturation (SO2) can be used as a surrogate to map oxygen tension in patients with glioblastoma. We investigated whether qBOLD MRI was also able to differentiate different grades of gliomas. Patients and Methods: 10 patients were enrolled into this prospective study. All patients underwent a preoperative MRI with Ferumoxytol as a contrast agent. Two volumes of interest from the tumor were chosen for biopsy, from sites with different levels of hypoxia. These samples were stained with histological markers and graded by neuropathologists through consensus on a 0-3 scale. Patients with glioblastoma were compared with lower- grade gliomas. Scores were assessed for significant differences using Wilcoxon Two-Sample Test. Results: In total, 6 patients had pathological GBM; 1 patient had diffuse astrocytoma; and 3 patients had anaplastic astrocytoma. 1 patient a low-grade glioma had an inconclusive biopsy and was therefore excluded from the study. Although VOIs with different levels of SO2 were chosen, SO2 of VOIs did not differ, and histological markers were not significantly different within high-SO2 VOIs. However, within low-SO2 areas GBM showed significantly higher levels of CAIX (p=0.02), and nearly for VEGF (P=0.08). HIF1a staining did not differ (P=0.13). Conclusions: Advanced qBOLD MRI can potentially differentiate high-grade from low-grade glioma.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».