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Enregistrement W4410632067 · doi:10.1186/s41747-025-00589-8

7-T MRI-based surrogate for histopathology examination of liver fibrosis

2025· article· en· W4410632067 sur OpenAlexaff
Jérémy Dana, Antonin Fattori, Chrystelle Po, Aurélie Bèaufrere, Valérie Vilgrain, Valérie Paradis, Patrick Pessaux, Thomas F. Baumert, B. Gallix, Aïna Venkatasamy

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology Experimental · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de StrasbourgHORIZON EUROPE European Research CouncilInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la RechercheEuropean Commission
Mots-clésMedicineHistopathologyMagnetic resonance imagingFibrosisNeuroradiologyRadiologyNuclear medicineHistologyPathologyNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To demonstrate that 7-T magnetic resonance imaging (MRI) provides a surrogate for histopathology of fresh ex vivo liver tissue, using the case study of liver fibrosis. Methods We prospectively enrolled 20 patients undergoing surgical liver resection between November 2021 and April 2023. Each ex vivo fresh liver tissue specimen (~ 1 cm 3 ) was sectioned in half. The first half, stained using Masson’s Trichrome and Perls, was assessed by three pathologists using the METAVIR score (reference standard). The second half was imaged with 7-T MRI using a cryoprobe (fat-suppressed T2-weighted turbo/fast spin-echo sequence, spatial resolution 75 × 75 × 200 µm 3 ) and assessed by three radiologists and the same three pathologists, using a newly developed MRI-METAVIR score. Results Five patients were excluded from the final analysis (one patient due to poor specimen quality, two due to surgery cancellation, and two previously published used for reader training). Of the remaining 15 patients, 10 (67%) presented with chronic liver diseases and 8/15 (53%) with advanced (F3 or F4) fibrosis. Radiologists achieved 88% sensitivity, 100% specificity, 93% accuracy (95% confidence interval 68–100%) and 0.94 Harrell’s c-index (0.86–1.00). Pathologists achieved 88% sensitivity, 86% specificity, 87% accuracy (60–98%) and 0.87 Harrell’s c-index (0.74–0.99). There were no statistically significant differences between MRI-based and pathologic reference standard stage ( p ≥ 0.655). Conclusion With an in-plane spatial resolution of ~ 75 × 75 µm 2 , MRI paralleled low-magnification histology, enabling the assessment of micro-architectural liver changes, and provided a surrogate for histopathology examination of fresh ex vivo liver tissue samples at a microscopic level. Relevance statement 7-T MRI provides a surrogate for histopathology visualisation of fresh ex vivo liver tissue, opening new research perspectives for clinical high-field MRI of the liver. Key Points Using the newly developed MRI-METAVIR score, 7-T MRI data strongly correlated with histopathology, achieving excellent agreement and accuracy. 7-T MRI accurately differentiated advanced from minimal liver fibrosis. 7-T MRI visualises liver micro-architecture, enabling pathology-like, noninvasive three-dimensional imaging. Graphical Abstract

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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