ADC values compared to tumor grade and Ki-67 proliferation index detected by a digital image analysis program in meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
Background Meningiomas are the most common extra-axial tumors of the central nervous system, and accurate preoperative assessment of their histological grade is essential for effective treatment planning. Purpose To investigate the relationship between the apparent diffusion coefficient (ADC) sequence, histopathological grade, and Ki-67 proliferation index for radiologically identifying meningiomas with poor prognosis. Material and Methods The study included 90 patients with histopathologically confirmed meningioma between March 2019 and February 2021. The Ki-67 proliferation index was assessed using an image analysis program. Retrospectively, ADC maps and diffusion-weighted imaging (DWI) were reviewed. An oval-shaped region of interest was placed over the lesion's solid component and the normal-appearing white matter in the opposite hemisphere. Each patient's ADC ratio (ADC meningioma/ADC normal-appearing white matter) was calculated. The relationship between ADC and Ki-67 proliferation index was investigated, and ADC values of benign and atypical meningiomas were compared. Independent sample t -test, Mann–Whitney U test, and receiver operating characteristic were used for statistical assessment. Results The mean ADC value was 844.11 ± 123.55 mm 2 /s for low-grade and 743.75 ± 92.64 mm 2 /s for high-grade meningiomas. The mean ADC ratio was 1.11 ± 0.19 for low-grade and 1.00 ± 0.15 for high-grade meningiomas. Both ADC values and ADC ratio significantly distinguished histopathologic grades ( P = 0.003, P = 0.030, respectively). No significant correlation was found between ADC values or ADC ratio and the Ki-67 proliferation index (r = −0.123, P = 0.248; r = 0.033, P = 0.755). Conclusion A statistically significant difference was found between ADC values and ADC ratio of low- and high-grade meningiomas. There was no correlation between either ADC values or ADC ratio and Ki-67 proliferation index.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».