Different sodium concentrations of noncancerous and cancerous prostate tissue seen on MRI using an external coil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sodium (23Na) MRI of prostate cancer (PCa) is a novel but underdocumented technique conventionally acquired using an endorectal coil. These endorectal coils are associated with challenges (e.g., a nonuniform sensitivity profile, limited prostate coverage, patient discomfort) that could be mitigated with an external 23Na MRI coil. Purpose To quantify tissue sodium concentration (TSC) differences within the prostate of participants with PCa and healthy volunteers using an external 23Na MRI radiofrequency coil at 3 T. Materials and Methods A prospective study was conducted from January 2022 to June 2024 in healthy volunteers and participants with biopsy-proven PCa. Prostate 23Na MRI was acquired on a 3-T PET/MRI scanner using a custom-built 2-loop (diameter, 18 cm) butterfly surface coil tuned for the 23Na frequency (32.6 MHz). The percent difference in TSC (ΔTSC) between prostate cancer lesions and surrounding noncancerous prostate tissue of the peripheral zone (PZ) and transition zone (TZ) was evaluated using a 1-sample t-test. TSC was compared to apparent diffusion coefficient (ADC) measurements as a clinical reference. Results Six healthy volunteers (mean age, 54.5 years ± 12.7) and 20 participants with PCa (mean age, 70.7 years ± 8.3) were evaluated. A total of 31 lesions were detected (21 PZ, 10 TZ) across PCa participants. Compared to noncancerous prostate tissue, prostate cancer lesions had significantly lower TSC (ΔTSC, –14.1% ± 18.2, P = .0002) and ADC (ΔADC, –26.6% ± 18.7, P < .0001). Conclusion We used an external 23Na MRI coil for whole-gland comparison of TSC in PCa and noncancerous prostate tissue at 3 T. PCa lesions presented with lower TSC compared to surrounding noncancerous PZ and TZ tissue. These findings demonstrate the feasibility of an external 23Na MRI coil to quantify TSC in the prostate and offer a promising, noninvasive approach to PCa diagnosis and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».