Translation of dynamic contrast-enhanced imaging onto a magnetic resonance-guided linear accelerator in patients with head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose Magnetic resonance imaging – linear accelerator (MRI-linac) systems permit imaging of tumours to guide treatment. Dynamic contrast enhanced (DCE)-MRI allows investigation of tumour perfusion. We assessed the feasibility of performing DCE-MRI on a 1.5 T MRI-linac in patients with head and neck cancer (HNC) and measured biomarker repeatability and sensitivity to radiotherapy effects. Materials and methods Patients were imaged on a 1.5 T MRI-linac or a 1.5 T diagnostic MR system twice before treatment. DCE-MRI parameters including K trans were calculated, with the optimum pharmacokinetic model identified using corrected Akaike information criterion. Repeatability was assessed by within-subject coefficient of variation (wCV). Treatment effects were assessed as change measured at week 2 of radiotherapy. Results 14 patients were recruited (6 scanned on diagnostic MR and 8 on MRI-linac), with a total of 24 lesions. Baseline K trans estimates were comparable on both MR systems; 0.13 [95 %CI: 0.10 to 0.16] min −1 (diagnostic MR) and 0.15 [0.12 to 0.18] min −1 (MRI-linac). wCV values were 22.6 % [95 % CI: 16.2 to 37.3 %] (diagnostic MR) and 11.7 % [8.4 to 19.3 %] (MRI-linac). Combined cohort increase in K trans was significant (p < 0.01). Similar results were seen for other DCE-MRI parameters. Conclusions DCE-MRI is feasible on a 1.5 T MRI-linac system in patients with HNC. Parameter estimates, repeatability, and sensitivity to treatment were similar to those measured on a conventional diagnostic MR system. These data support performing DCE-MRI in studies on the MRI-linac to assess treatment response and adaptive guidance based on tumour perfusion.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».