Characterizing tumour heterogeneous response to chemotherapy using low-frequency ultrasonic spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Textural analysis techniques in conjunction with low-frequency ultrasonic spectroscopy have been proposed for characterization of heterogeneous responses developed within tumours undergoing chemotherapy. Such characterization can be beneficial for early appraisal of tumour responses to the cancer therapy. Breast xenograft tumour-bearing animals were treated with chemotherapy. Animals were assessed with low-frequency ultrasound data acquired at different times after chemotherapy exposure. Following imaging, tumours underwent standard histological analysis for detecting cell-death effects. Several average and texture-based parameters were derived from normalized ultrasonic spectral parametric maps. Statistically significant differences were revealed between parameters extracted from treated and untreated tumours 12-24 hours after exposure. Regression analyses were also performed in order to assess levels of correlation between non-invasive ultrasonic surrogates of therapy response and standard histological findings, where strong correlations were obtained with a maximum r2 value of 0.98. Obtained results demonstrate that ultrasound-based textural properties of tissue can be used for characterizing the micro-structure alterations and heterogeneous responses within tumours early on during treatment. This is an important observation which can be applied clinically for treatment response monitoring and predicting patient responses to therapy early after therapy initiation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».