Regional and Volumetric Parameters for Diffusion-Weighted WHO Grade II and III Glioma Genotyping: A Method Comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Studies consistently report lower ADC values in isocitrate dehydrogenase (IDH) wild-type gliomas than in IDH mutant tumors, but their methods and thresholds vary. This research aimed to compare volumetric and regional ADC measurement techniques for glioma genotyping, with a focus on IDH status prediction. MATERIALS AND METHODS: Treatment-naïve World Health Organization grade II and III gliomas were analyzed by 3 neuroradiologist readers blinded to tissue results. ADC minimum and mean ROIs were defined in tumor and in normal-appearing white matter to calculate normalized values. T2-weighted tumor VOIs were registered to ADC maps with histogram parameters (mean, 2nd and 5th percentiles) extracted. Nonparametric testing (eta2 and ANOVA) was performed to identify associations between ADC metrics and glioma genotypes. Logistic regression was used to probe the ability of VOI and ROI metrics to predict IDH status. RESULTS: The study included 283 patients with 79 IDH wild-type and 204 IDH mutant gliomas. Across the study population, IDH status was most accurately predicted by ROI mean normalized ADC and VOI mean normalized ADC, with areas under the curve of 0.83 and 0.82, respectively. The results for ROI-based genotyping of nonenhancing and solid-patchy enhancing gliomas were comparable with volumetric parameters (area under the curve = 0.81–0.84). In rim-enhancing, centrally necrotic tumors (n = 23), only volumetric measurements were predictive (0.90). CONCLUSIONS: Regional normalized mean ADC measurements are noninferior to volumetric segmentation for defining solid glioma IDH status. Partially necrotic, rim-enhancing tumors are unsuitable for ROI assessment and may benefit from volumetric ADC quantification.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».