Imaging Microbubbles With Contrast-Enhanced Endobronchial Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Endobronchial ultrasound (EBUS) is commonly used to guide transbronchial needle biopsies for the staging of lymph nodes in non-small cell lung cancer patients. Although contrast-enhanced ultrasound (CEUS) and microbubbles (MBs) can improve the diagnostic accuracy in tumors, the ability of contrast-enhanced EBUS (CE-EBUS) to image MBs has not yet been comprehensively evaluated. In this study, we assessed the ability of a CE-EBUS system (Olympus EU-ME2 PREMIER and BF-UC180F bronchoscope) to detect laboratory-synthesized MBs in comparison to clinical (Toshiba Aplio SSA-790A) and pre-clinical (VisualSonics Vevo 2100) CEUS systems in vitro and in vivo, respectively. METHODS: Agar flow phantoms and reference tissue were used to assess CE-EBUS MB imaging in vitro, and A549 tumor-bearing athymic nude and AE17-OVA tumor-bearing C57BL/6 mice were used to assess MB detectability and perfusion in vivo, respectively. RESULTS: Results revealed that despite the lower sensitivity of CE-EBUS to MB concentration in comparison to clinical CEUS, CE-EBUS yielded a similar contrast-to-tissue ratio (CTR) in vitro of 28.9 ± 4.5 dB for CE-EBUS, compared with 29.7 ± 2.6 dB for clinical CEUS (p < 0.05). In vivo, CE-EBUS generated a perfusion curve highly correlated with that obtained with the pre-clinical CEUS system (Pearson correlation coefficient = 0.927, p < 0.05). Moreover, CE-EBUS yielded a CTR 2.7 times higher than that obtained with the pre-clinical ultrasound system. CONCLUSION: These findings together suggest that CE-EBUS can perform contrast imaging comparable to that produced by commercial pre-clinical and clinical ultrasound systems, with potential for clinical characterization of mediastinal lymph nodes in lung cancer patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».