Feasibility of 1 H MR spectroscopy in malignant pulmonary lesions at 3 Tesla: phantom study and clinical verification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Primary lung malignancies are the leading cause of cancer death worldwide. In addition to primary lung malignancy, the presence of pulmonary metastases has a critical role in patient prognostication and management. Recently, cellular and molecular imaging, particularly proton magnetic resonance spectroscopy (1H MRS), has been employed for early tumor detection. This article aims to survey the role of 1H-MRS as a virtual biopsy technique to determine the biological make-up of lung lesions. Methods: NEMA IEC phantom analysis was utilized to acquire free induction decay (FID) of several tumor markers including choline, lactate, and creatine on single-voxel spectroscopy (SVS) at 3 Tesla (T) MRI. Various protocol modifications were performed on acquisition and processing steps. Preliminary in vivo verifications were subsequently performed on MRS datasets of 4 patients with malignant lung pathologies. Results: 1H MRS of phantom revealed detectable peaks of choline, lactate and creatine in concentrations above the threshold of 1 µ Molar (µM) in patients with lung malignancies. Our result demonstrate that the phantom sphere diameter is the most influential factor on peak detectability with minimum reasonable value of 13mm; with the least acceptable in vitro voxel size of 1 cm3 and in vivo equivalent of 8 cm3. Trading off between acquisition time and signal to noise ratio (SNR), the appreciable number of acquisition (NAS) was equal to 64. A quantitative formula was derived to calculate metabolite concentrations (AUC=0.73). Concordant results were obtained on pilot clinical assessments. Conclusion: This preliminary study provides a one-stop-shop solution for SVS through optimizing acquisition and processing parameters as well as absolute quantification of choline, lactate, and creatine concentrations in malignant pulmonary lesions, with successful clinical verification.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».