C.03 Deformation-based morphometry analysis of longitudinal low-grade glioma growth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diffuse low-grade gliomas (LGGs) are primary brain tumours with infiltrative, anisotropic growth related to surrounding white and grey matter structures. Deformation-based morphometry (DBM) is a simple and objective image analysis method that can identify areas of local volume change over time. In this study, we illustrate the use of DBM to study the local expansion patterns of LGGs monitored by serial magnetic resonance imaging (MRI). Methods: We developed an image processing pipeline optimized for the study of LGG growth involving the fusion of follow-up MRIs for a given patient into an average template space using nonlinear registration. The displacement maps derived from nonlinear registration were converted to Jacobian maps, which estimate local tissue expansion and contraction over time. Results: Our results demonstrate that neoplastic growth occurs primarily around the edges of the tumour while the lesion core and areas adjacent to obstacles, such as the skull, show no significant expansion. Regions of normal brain tissue surrounding the lesion show slight contraction over time, representing compression due to mass effect of the tumour. Conclusions: DBM is a useful tool to understand the long-term clinical course of individual tumours and identify areas of rapid growth, which may explain the current presentation and/or predict future symptoms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».