The Role of Dynamic 11C-Acetate PET imaging in Early Detection of Response to Radiotherapy Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Positron Emission Tomography (PET) imaging with 11C-Acetate (ACE) is regularly used in cardiovascular and in cancer imaging. In the earlier stages of ACE developments, it has been mainly used for hepatocellular carcinoma, prostate cancer, and myocardial oxygen consumption. The previous studies compared the advantage of ACE with 18F-Fluorodeoxyglucose (18F-FDG) imaging using Standard Uptake Value (SUV) and the tissue-to-blood ratio (TBR) method. The current study proposes the application of dynamic ACE PET imaging in monitoring the early response to cancer treatment. We conducted two dynamic ACE PET scans on two patients suffering from Head and Neck Cancer (HNC) (Squamous Cell Carcinoma) in the base of the tongue. Pre-treatment dynamic ACE and static 18F-FDG PET were conducted before initiation of the treatment, and the second ACE dynamic scan was performed after four weeks of radiotherapy (after 35 Gy). We applied the two-tissue compartment model to represent the kinetics of ACE in HNC. The results showed a reduction in tumor volume by more than 50% compared to the initial volume in patient-1. Besides, patient-2 has displayed a more reduced tumor volume after 4 weeks of treatment. Compartmental modeling parameter k2 increased after radiotherapy dose in both patients. This increase of k2 could reflect the reoxygenation process inside the tumor, and it can reflect the early treatment response. In conclusion, ACE could predict the early changes in the tumor perfusion and the oxidative metabolism to optimally adjust the treatment.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».