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Enregistrement W4246877975 · doi:10.32920/ryerson.14662551

Conventional frequency ultrasound detection of tumor response in vivo to cancer treatment administration

2021· preprint· en· W4246877975 sur OpenAlexaff
Naum Papanicolau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundIn vivoMedicineCancerCancer treatmentOncologyPathologyRadiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current methods employed to evaluate patient response to cancer therapy are typically invasive requiring examination of excised tissue. The development of a non-invasive method of monitoring patient response to cancer therapy administration would potentiate clinical decisions permitting clinicians to adjust therapy regimens early in a treatment course based upon individual patient responses. It has been previously demonstrated that high frequency ultrasound is capable of reliably quantifying structural changes in tumor morphology in response to cancer therapies. Preliminary work has also indicated that ultrasound employed at clinically relevant frequencies (1-15 MHz) can detect apoptotic cell death using in vitro models. This thesis examines changes in tumor morphology in response to cancer therapy administration employing ultrasound at a clinically applicable frequency in a preclinical in vivo mouse model. The power spectrum of the radiofrequency data obtained from tumors was analyzed via linear regression spectroscopic analysis, as well as evaluating a statistical analysis of the amplitude distribution of the signal envelope. It is demonstrated here for the first time that 7 MHz ultrasound can detect apoptotic and other forms of cell death in vivo. A potential for a parametric imaging technique to visually represent analysis results is also demonstrated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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