Magnetic resonance imaging-guided linear accelerator arterial spin labelling reveals dynamics of highly perfused non-enhancing glioblastoma during radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Targeting tumour vasculature during radiotherapy is a direction of current investigation for radiotherapy strategies in glioblastoma. Arterial spin labelling (ASL), a perfusion imaging technique that uses arterial water as an endogenous tracer, on magnetic resonance imaging (MRI)-guided linear accelerators (MRI-linacs) could guide adaptation to changes in perfusion. However, since ASL is unavailable as a stock sequence on MRI-linac systems, our objective was to implement the first MRI-linac ASL sequence, characterize its performance, and measure tumour perfusion dynamics. Materials and Methods: Forty-seven glioblastoma patients were imaged using 3D pseudo-continuous ASL on a 1.5 T MRI-linac during treatment. ASL labeling efficiency was measured in two healthy volunteers and three patients on the MRI-linac and a 1.5 T MR-simulation scanner. ASL cerebral blood flow (CBF) values and repeatability were characterized. Regions of high tumour CBF were evaluated for overlap with the gross tumour volume (GTV) and temporal dynamics. Results: The labelling efficiency was lower for the MRI-linac compared to the MR-sim and literature consensus values (0.59 vs. 0.88 vs. 0.85). Corrected grey matter CBF was comparable between the MRI-linac and literature (38 ± 13 ml/100 g/min vs. 36.5 ± 8.2 ml/100 g/min, p = 0.41). The within-subject coefficient of variation was similar to literature values (16 % vs. 11 ± 5 %). Across patients, approximately half of the high-CBF region did not overlap the GTV (median 47 %). The high-CBF region tended to decrease in volume during radiotherapy, from - 24 % at week 3 (p = 0.016) to - 45 % (p = 0.044) by week 5 relative to week 1. Conclusion: MRI-linac ASL could allow targeting and adaptation for highly perfused tumour in future trials for glioblastoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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.
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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 ».