Quantitative Analysis of Prostate MRI: Correlation between Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Fingerprinting and Dynamic Contrast-Enhanced MRI Parameters
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to assess the relationship between contrast-enhanced (CE) magnetic resonance fingerprinting (MRF) values and dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI parameters including (Ktrans, Kep, Ve, and iAUC). To evaluate the correlation between the MRF-derived values (T1 and T2 values, CE T1 and T2 values, T1 and T2 change) and DCE-MRI parameters and the differences in the parameters between prostate cancer and noncancer lesions in 68 patients, two radiologists independently drew regions-of-interest (ROIs) at the focal prostate lesions. Prostate cancer was identified in 75% (51/68) of patients. The CE T2 value was significantly lower in prostate cancer than in noncancer lesions in the peripheral zone and transition zone. Ktrans, Kep, and iAUC were significantly higher in prostate cancer than noncancer lesions in the peripheral zone (p < 0.05), but not in the transition zone. The CE T1 value was significantly correlated with Ktrans, Ve, and iAUC in prostate cancer, and the CE T2 value was correlated to Ve in noncancer. Some CE MRF values are different between prostate cancer and noncancer tissues and correlate with DCE-MRI parameters. Prostate cancer and noncancer tissues may have different characteristics regarding contrast enhancement.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».