Exploration of spatial distribution of brain metastasis from small cell lung cancer and identification of metastatic risk level of brain regions: a multicenter, retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives This study aimed to explore the spatial distribution of brain metastases (BMs) from small cell lung cancer (SCLC) a homogenous sample, and to identify the metastatic risk levels in brain regions. Methods T1-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) from SCLC patients were retrospectively reviewed from three medical institutions in China. All images were registered to the standard brain template provided by the Montreal Neurological Institute (MNI) 152 database, followed by transformation of the location of all BMs to the space of standard brain. The MNI structural atlas and Anatomical Automatic Labeling (AAL) atlas were then used to identify the anatomical brain regions, and the observed and expected rates of BMs were compared using 2-tailed proportional hypothesis testing. The locations and sizes of brain lesions were analyzed after image standardization. Results A total of 215 eligible patients with 1033 lesions were screened by MRI, including 157 (73%) males and 58 (27%) females. The incidence of crucial structures were as follows: hippocampus 0.68%, parahippocampal 0.97%, brainstem 2.05%, cauate 0.68%, putamen 0.68%, pallidum 0.2%, thalamus 1.36%. No BMs were found in the amygdala, pituitary gland, or pineal gland. The cumulative frequency of the important structures was 6.62%. Based on the results of MNI structural atlas, the cerebellum, deep white matter and brainstem was identified as a higher risk region than expected for BMs (P = 9.80 ×10−15, 9.04 ×10−6), whereas temporal lobe were low-risk regions (P = 1.65 ×10−4). More detailed AAL atlas revealed that the low-risk regions for BMs was inferior frontal gyrus (P = 6.971 ×10−4), while the high-risk regions for BMs was cerebellar hemispheres (P = 1.177 ×10−9). Conclusion Many crucial structures including the hippocampus, parahippocampus, pituitary gland and thalamus etc. have low frequency of brain metastases in a population of SCLC patients. This study provides the help to investigate the clinical feasibility of HA-WBRT and non-uniform dose of PCI in a population of SCLC patients.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».