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Enregistrement W4304203318 · doi:10.1002/jmri.28440

Chemical Exchange Saturation Transfer <scp>MRI</scp> for Differentiating Radiation Necrosis From Tumor Progression in Brain Metastasis—Application in a Clinical Setting

2022· article· en· W4304203318 sur OpenAlexafffund
Hatef Mehrabian, Rachel W. Chan, Arjun Sahgal, Hanbo Chen, Aimee Theriault, Wilfred Lam, Sten Myrehaug, Chia‐Lin Tseng, Zain Husain, Jay Detsky, Hany Soliman, Greg J. Stanisz

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteTerry Fox Research InstituteFondation Brain Canada
Mots-clésMagnetization transferNuclear medicineReceiver operating characteristicMedicineMagnetic resonance imagingAkaike information criterionNuclear magnetic resonanceRadiologyMathematicsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 &lt; 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

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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