In vivo assessment of prostate cancer response using quantitative ultrasound characterization of ultrasonic scattering properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The study here investigated quantitative ultrasound (QUS) parameters to assess tumour response to ultrasound-stimulated microbubbles (USMB) and hyperthermia (HT) treatment in vivo . Mice bearing prostate cancer xenografts were exposed to various treatment conditions including 1% (v/v) Definity microbubbles stimulated at ultrasound pressures 246 kPa and 570 kPa and HT duration of 0, 10, 40, and 50 min. Ultrasound radiofrequency (RF) data were collected using an ultrasound transducer with a central frequency of 25 MHz. QUS parameters based on form factor models were used as potential biomarkers of cell death in prostate cancer xenografts. Results The average acoustic concentration (AAC) parameter from spherical gaussian and the fluid-filled spherical models were the most efficient imaging biomarker of cell death. Statistical significant increases of AAC were found in the combined treatment groups: 246 kPa + 40 min, 246 kPa + 50 min, and 570 kPa + 50 min, in comparison with control tumours (0 kPa + 0 min). Changes in AAC correlates strongly ( r 2 = 0.62) with cell death fraction quantified from the histopathological analysis. Conclusion Scattering property estimates from spherical gaussian and fluid-filled spherical models are useful imaging biomarkers for assessing tumour response to treatment. Our observation of changes in AAC from high ultrasound frequencies was consistent with previous findings where parameters related to the backscatter intensity (AAC) increased with cell death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».