Chemical Exchange Saturation Transfer <scp>MRI</scp> for Differentiating Radiation Necrosis From Tumor Progression in Brain Metastasis—Application in a Clinical Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background High radiation doses of stereotactic radiosurgery (SRS) for brain metastases (BM) can increase the likelihood of radiation necrosis (RN). Advanced MRI sequences can improve the differentiation between RN and tumor progression (TP). Purpose To use saturation transfer MRI methods including chemical exchange saturation transfer (CEST) and magnetization transfer (MT) to distinguish RN from TP. Study Type Prospective cohort study. Subjects Seventy patients (median age 60; 73% females) with BM (75 lesions) post‐SRS. Field Strength/Sequence 3‐T, CEST imaging using low/high‐power (saturation B 1 = 0.52 and 2.0 μT), quantitative MT imaging using B 1 = 1.5, 3.0, and 5.0 μT, WAter Saturation Shift Referencing (WASSR), WAter Shift And B 1 (WASABI), T 1 , and T 2 mapping. All used gradient echoes except T 2 mapping (gradient and spin echo). Assessment Voxel‐wise metrics included: magnetization transfer ratio (MTR); apparent exchange‐dependent relaxation (AREX); MTR asymmetry; normalized MT exchange rate and pool size product; direct water saturation peak width; and the observed T 1 and T 2 . Regions of interests (ROIs) were manually contoured on the post‐Gd T 1 w. The mean (of median ROI values) was compared between groups. Clinical outcomes were determined by clinical and radiologic follow‐up or histopathology. Statistical Tests t ‐Test, univariable and multivariable logistic regression, receiver operating characteristic, and area under the curve (AUC) with sensitivity/specificity values with the optimal cut point using the Youden index, Akaike information criterion (AIC), Cohen's d . P < 0.05 with Bonferroni correction was considered significant. Results Seven metrics showed significant differences between RN and TP. The high‐power MTR showed the highest AUC of 0.88, followed by low‐power MTR (AUC = 0.87). The combination of low‐power CEST scans improved the separation compared to individual parameters (with an AIC of 70.3 for low‐power MTR/AREX). Cohen's d effect size showed that the MTR provided the largest effect sizes among all metrics. Data Conclusion Significant differences between RN and TP were observed based on saturation transfer MRI. Evidence Level: 3 Technical Efficacy: Stage 2
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».