Optimized FDG-PET/MRI protocol reveals metabolic predictors of long-term survival in pancreatic cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To optimize and assess an abbreviated dual time-point 18-Fluor-Deoxyglucose (FDG)-Positron Emission Tomography (PET)/Magnetic Resonance Imaging (MRI) protocol for predicting patient outcomes in pancreatic cancer. Methods: 70 patients (47 pancreatic cancer, 23 chronic pancreatitis) underwent hybrid PET/MRI with dual time-point PET/CT at 60 and 84 minutes post-injection. Metabolic indices (MI) were calculated from Standardized Uptake Value (SUV) changes (SUVmin, SUVmean and SUVmax). Multivariate analysis was performed on PET, MRI, laboratory, and histologic data. Top predictors were used for survival analysis. Results: MI SUVmax, thresholded at 11%, was the best outcome predictor, distinguishing high-risk (2year (2y)-Overall Survival (OAS) 32%, 5y-OAS 14%, 10y-OAS 8%) and low-risk groups (2y-OAS 76%, 5y-OAS 32%, 10y-OAS 23%). Tumor size, CBD obstruction, and infiltrative disease had lower predictive value. Conclusions: Metabolic indices from abbreviated dual time-point FDG-PET/MRI can differentiate pancreatic malignancy from pancreatitis and predict outcomes, outperforming other indices. This protocol offers a valuable diagnostic tool for characterizing pancreatic lesions and predicting outcomes based on imaging criteria.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».