Cilj: Nove ultrahitre view-sharing sekvence omogočajo, da je dinamično kontrastno slikanje dojk z magnetno resonanco (DCE-MRI) opravljeno z visoko prostorsko in časovno ločljivostjo. Cilj te študije je evaluirati diagnostični potencijal teksturnih značilk pri kvantifikaciji prostorsko-časovnih sprememb zgodnjega kopičenja kontrastnega sredstva v računalniško podprti dijagnozi malignih in benignih lezij zajetih z DCE-MRI z visoko prostorsko in časovno ločljivostjo. Metoda: Predlagani pristop temelji na teksturni analizi, ki karakterizira prostorske spremembe šestih značilk dinamike zgodnjega kopičenja kontrastnega sredstva največjega povprečnega preseka lezij. Teksturna analiza je opravljena z pomočjo statističnih metod drugega reda, to je, grey-level co-occurrence matrix (GLCM), grey-level run-length matrix (GLRM) in grey-level difference matrix (GLDM). To rezultira v 35-tih teksturnih značilk za karakterizacijo prostorske spremembe vsake od šestih dinamičkih značilk, to je, 210 teksturnih značilk za vsako lezijo. Predlagana metoda je evaluirana z pomočjo analize krivulje ROC v shemi navzkrižne validacije za metodo naključnih gozdov (random forest) in metodo podpornih vektorjev z linearnim in RBF jedrom (support vector machine with linear and radial basis function kernel). Evaluacija našega pristopa je narejena na množici 154-ih lezij dojk (83 malignih in 71 benignih) in je primerjana z prejšnjim (dosedanjim) pristopom, ki temelji na 3D morfoloških značilkah in na povprečju in standardnem odklonu istih dinamičnih značilkah na celotnem volumenu lezije in na povprečju teh dinamičnih značilk na delu lezije, ki ima najbolj izrazito kopičenje vhodnega kontrasta. Rezultati: Površina pod krivuljo ROC (area under the ROC curve - AUC), ki je dosežena z RF klasifikatorjem, je 0.8997, kar je signifikantno boljši rezultat (P = 0.0198) kot je rezultat pridobljen z prejšnjim pristopom (AUC = 0.8704) na isti podatkovni bazi. Poleg tega smo s tem pristopom dosegli signifikantno boljši rezultat za oba SVM klasifikatorja, z RBF (P = 0.0096) in linearnim (P = 0.0417) jedrom, kjer je rezultiral v AUC od 0.8876 oziroma 0.8548, v primerjavi z AUC prejšnjega pristopa od 0.8562 oziroma 0.8311. Zaključek: Predlagani pristop, ki temelji na 2D teksturnih značilkah, kvantificira prostorske spremembe dinamike zgodnjega kopičenja kontrastnega sredstva je statistično signifikantno boljši pri razlikovanju malignih in benignih lezij dojk od dosedanjega pristopa, ki temelji na 3D morfoloških značilkah in dinamični analizi, in pokaže potencijal za pomoč pri kliničnem dijagnostičnem odločanju. Cilj: Nove ultrahitre view-sharing sekvence omogočajo, da je dinamično kontrastno slikanje dojk z magnetno resonanco (DCE-MRI) opravljeno z visoko prostorsko in časovno ločljivostjo. Cilj te študije je evaluirati diagnostični potencijal teksturnih značilk pri kvantifikaciji prostorsko-časovnih sprememb zgodnjega kopičenja kontrastnega sredstva v računalniško podprti dijagnozi malignih in benignih lezij zajetih z DCE-MRI z visoko prostorsko in časovno ločljivostjo. Metoda: Predlagani pristop temelji na teksturni analizi, ki karakterizira prostorske spremembe šestih značilk dinamike zgodnjega kopičenja kontrastnega sredstva največjega povprečnega preseka lezij. Teksturna analiza je opravljena z pomočjo statističnih metod drugega reda, to je, grey-level co-occurrence matrix (GLCM), grey-level run-length matrix (GLRM) in grey-level difference matrix (GLDM). To rezultira v 35-tih teksturnih značilk za karakterizacijo prostorske spremembe vsake od šestih dinamičkih značilk, to je, 210 teksturnih značilk za vsako lezijo. Predlagana metoda je evaluirana z pomočjo analize krivulje ROC v shemi navzkrižne validacije za metodo naključnih gozdov (random forest) in metodo podpornih vektorjev z linearnim in RBF jedrom (support vector machine with linear and radial basis function kernel). Evaluacija našega pristopa je narejena na množici 154-ih lezij dojk (83 malignih in 71 beni
COBISS.SI-ID: 2742139
Razvita je bila nova metoda slikanja z magnetno resonance katere kontrast je odvisen od prevodnosti tkiva. Metoda ima to posebnost, da lahko z njo pri enem samem slikanju dobimo dva tipa slik katerih kontrast zavisi od prevodnosti tkiva pri dveh različnih frekvenčnih področjih. To je pri nizkem (DC) frekvenčnem področju in pri visokem (RF) frekvenčnem področju. Slikanje prevodnosti tkiv nudi nove informacije o tkivu, ki se lahko uspešno dopolnjujejo z doslej znanimi metodami magnetnoresonančnega slikanja, ki nudijo kontrast na osnovi jedrskih relaksacijskih časov tkiv, hitrosti difuzije, prisotnosti makromolekul. Kot taka je ta metoda slikanja uporabna tudi za karakterizacijo različnih vrst tumorjev.
COBISS.SI-ID: 28001575
Prispevek obravnava napovedovanje učinkov zdravljenja ireverzibilne elektroporacije (IRE). IRE je metoda za netermalno ablacijo trdnih tumorjev. Za uspeh te metode je izredno pomembno, da je pokritost in čas izpostavljenosti zdravljenega tumorja z električnim poljem v določenem območju. Porazdelitev električnega polja pri elektroporacijo je mogoče izmeriti z magnetno resonančno električno impedančno tomografijo (MREIT). V študiji opravljeni na mišjih tumorjih in vivo je pokazano, da lahko MREIT omogoči spremljanje elektroporacije tumorjev in tudi omogoča napovedovanje z IRE metodo slabše pokritih območij tumorja. To je bilo doseženo s povezavo MREIT z ustreznim matematičnim Peleg-Fermi modelom, ki napoveduje verjetnost smrtnosti celic v tumorjih zdravljenih z IRE. Ta tehnika se lahko uporablja za izboljšanje in zagotavljanje rezultatov zdravljenja v kliničnih aplikacijah, ki temeljijo na elektroporaciji, kot so IRE ablacija tkiva in elektrokemoterapija, ter tudi pri globoki možganski stimulaciji za spremljanje distribucije električnega polja.
COBISS.SI-ID: 11799380