Distinguishing Tumor Cell Infiltration and Vasogenic Edema in the Peritumoral Region of Glioblastoma at the Voxel Level via Conventional MRI Sequences

体素 渗透(HVAC) 医学 病理 水肿 活检 胶质母细胞瘤 磁共振弥散成像 核医学 磁共振成像 放射科 内科学 物理 癌症研究 热力学
作者
Lei He,Hong Zhang,Tianshi Li,Jianing Yang,Yanpeng Zhou,Jiaxiang Wang,Tuerhong Saidaer,Xing Liu,Lei Wang,Yinyan Wang
出处
期刊:Academic Radiology [Elsevier]
卷期号:31 (3): 1082-1090 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.acra.2023.08.008
摘要

The peritumoral region of glioblastoma (GBM) is composed of infiltrating tumor cells and vasogenic edema, which are difficult to distinguish manually on MRI. To distinguish tumor cell infiltration and vasogenic edema in GBM peritumoral regions, it is crucial to develop a method that is precise, effective, and widely applicable.We retrieved the image characteristics of 379,730 voxels (marker of tumor infiltration) from 28 non-enhanced gliomas and 365,262 voxels (marker of edema) from the peritumoral edema region of 14 meningiomas on conventional MRI sequences (T1-weighted image, the contrast-enhancing T1-weighted image, the T2-weighted image, the T2-fluid attenuated inversion recovery image, and the apparent diffusion coefficient map). Using the SVM classifier, a model for predicting tumor cell infiltration and vasogenic edema at the voxel level was developed. The accuracy of the model's predictions was then evaluated using 15 GBM patients who underwent stereotactic biopsies.The area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity of the prediction model were 0.93, 0.84, 0.83, and 0.85 in the training set, and 0.90, 0.82, 0.83, and 0.83 in the test set (704,992 voxels), respectively. The pathology verification of 28 biopsy points with an accuracy of 0.79.At the voxel level, it seems possible to forecast tumor cell infiltration and vasogenic edema in the peritumoral region of GBM based on conventional MRI sequences.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
晴天发布了新的文献求助10
刚刚
Itsccy完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
日月完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
求助人员发布了新的文献求助10
2秒前
天天快乐应助LL采纳,获得10
2秒前
Lingdongmei发布了新的文献求助30
3秒前
linus发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
4秒前
ye发布了新的文献求助30
4秒前
森水垚完成签到,获得积分20
5秒前
5秒前
勇敢的小章鱼完成签到,获得积分20
6秒前
7秒前
英姑应助asda采纳,获得10
7秒前
7秒前
8秒前
科研通AI6应助齐婷婷采纳,获得10
8秒前
King发布了新的文献求助10
8秒前
森水垚发布了新的文献求助10
8秒前
Itsccy发布了新的文献求助10
8秒前
Chen2436发布了新的文献求助10
9秒前
www完成签到 ,获得积分10
9秒前
自信的易云关注了科研通微信公众号
9秒前
10秒前
sakura发布了新的文献求助10
10秒前
jasmine完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
刘唐荣发布了新的文献求助10
11秒前
科研通AI6应助HC采纳,获得10
11秒前
orixero应助King采纳,获得10
11秒前
12秒前
12秒前
科研通AI2S应助wxd4775采纳,获得10
12秒前
12秒前
旺旺发布了新的文献求助10
13秒前
ye完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5609955
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4694535
关于积分的说明 14882709
捐赠科研通 4720767
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544982
邀请新用户注册赠送积分活动 1509819
关于科研通互助平台的介绍 1473013