Unraveling response to temozolomide in preclinical GL261 glioblastoma with MRI/MRSI using radiomics and signal source extraction
Rattachement africain : es. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Glioblastoma is the most frequent aggressive primary brain tumor amongst human adults. Its standard treatment involves chemotherapy, for which the drug temozolomide is a common choice. These are heterogeneous and variable tumors which might benefit from personalized, data-based therapy strategies, and for which there is room for improvement in therapy response follow-up, investigated with preclinical models. This study addresses a preclinical question that involves distinguishing between treated and control (untreated) mice bearing glioblastoma, using machine learning techniques, from magnetic resonance-based data in two modalities: MRI and MRSI. It aims to go beyond the comparison of methods for such discrimination to provide an analytical pipeline that could be used in subsequent human studies. This analytical pipeline is meant to be a usable and interpretable tool for the radiology expert in the hope that such interpretation helps revealing new insights about the problem itself. For that, we propose coupling source extraction-based and radiomics-based data transformations with feature selection. Special attention is paid to the generation of radiologist-friendly visual nosological representations of the analyzed tumors.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Unraveling response to temozolomide in preclinical GL261 glioblastoma with MRI/MRSI using radiomics and signal source extraction
- Date Crossref
- 12/11/2020
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Biomedical Research Networking Center in Bioengineering pays non établi dans la noticeInstitution
-
Artificial Intelligence Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Universitat Politècnica de Catalunya pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Universitat Autònoma de Barcelona pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Universidad Politécnica de Madrid pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Centro de Investigación Biomédica en Red pays non établi dans la noticeInstitution
-
Department of Computer Science pays non établi dans la noticeInstitution
-
Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI-UPC) Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Institut de Biotecnologia i Biomedicina pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Biomedical Image Technologies Laboratory (BIT) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Biomedical Research Networking Center in Bioengineering, Artificial Intelligence Research Institute et Universitat Politècnica de Catalunya, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.