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Enregistrement W4416226567 · doi:10.1007/s12672-025-04079-6

Feasibility of different meningioma delineation approaches on [18F]SiTATE PET/CT imaging

2025· article· en· W4416226567 sur OpenAlexaff
Sophie C. Kunte, Lena M. Unterrainer, Simon Lindner, Adrien Holzgreve, Wolfgang G. Kunz, Michael Winkelmann, Alexander Nitschmann, Klaus Jurkschat, Carmen Wängler, Björn Wängler, Ralf Schirrmacher, Claus Belka, Niklas Thon, Christian Schichor, Peter Bartenstein, Marcus Unterrainer

Notice bibliographique

RevueDiscover Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMeningiomaSomatostatin receptorThresholdingNeuroendocrine tumorsPositron emission tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Somatostatin receptor (SSTR)-targeted PET is valuable for meningioma imaging due to high SSTR expression. [18F]SiTATE, a novel tracer, is not only promising for imaging neuroendocrine tumors but also for meningiomas. Standardized delineation methods on [18F]SiTATE PET are lacking. This study correlates CT-based volumes with PET-based delineation approaches to identify a threshold for standardized [18F]SiTATE PET volume assessment. METHODS: Patients with well-delineated, extraosseous meningioma on CT (≥ 1mL) who underwent [18F]SiTATE PET/CT were included. Volumes were assessed on contrast-enhanced CT and correlated with PET-based delineation approaches: (I) fixed SUV threshold, (II) isocontour thresholding relative to SUVmax (SUV%), and thresholds relative to (III) bone marrow (SUVBM), (IV) parotid gland (SUVparotis) and (V) pituitary gland (SUVsella). RESULTS: 19 meningiomas in 17 PET/CT scans (16 patients) were included. A fixed SUV of 4.0 (r = 0.783, p < 0.001) showed good correlation with CT volumes without skewed distribution on Bland-Altman-Plot analysis. Using isocontour-based thresholds, 45% SUVmax (r = 0.496, p = 0.031) showed the highest concordance. Best reference-based approaches were achieved by 150% SUVBM (r = 0.859, p < 0.001), 250% SUVparotis (r = 0.460, p = 0.047) and 70% SUVsella (r = 0.819, p < 0.001). However, background-based approaches showed a trend towards overestimation of PET-volumes in larger meningiomas as assessed on Bland-Altman-Plot analyses. Uptake intensities of reference tissues (SUVBM, SUVparotis and SUVsella) were not inter-correlated (p > 0.05 each). CONCLUSION: A fixed SUV threshold of 4.0 showed strong agreement with CT-based volumes in well-delineated, extraosseous meningiomas which offers a simple, clinically applicable method without technical requirements. Reference tissue-based methods showed similar correlations but tended to overestimate volumes in larger lesions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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