Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Differentiating Brain Metastasis and High-Grade Glioma Using Multi-b Value Diffusion MRI and Tumor Volumetry

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F65269705%3A_____%2F25%3A00082971" target="_blank" >RIV/65269705:_____/25:00082971 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14110/25:00144753

  • Výsledek na webu

    <a href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jon.70103" target="_blank" >https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jon.70103</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jon.70103" target="_blank" >10.1111/jon.70103</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Differentiating Brain Metastasis and High-Grade Glioma Using Multi-b Value Diffusion MRI and Tumor Volumetry

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Background and Purpose: To evaluate feasibility of multi-b value diffusion magnetic resonance imaging (MRI) and volumetry in differentiating between brain metastases and high-grade gliomas (HGGs) while producing a differentiation tool.Methods: Preoperative brain MRI consisting of both morphological and multi-b value diffusion sequences of patients with HGGs and brain metastases was prospectively performed. Three-dimensional masks of enhancing and non-enhancing tumor and surrounding edema were semiautomatically segmented. Multiple diffusion parameters were subsequently derived together with volumes of the particular tissues. Histogram analysis of the diffusion parameters was performed, and the parameters&apos; diagnostic power to differentiate between the subgroups was evaluated by receiver operating characteristic analysis and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method.Results: A training dataset included 97 consecutive patients (67 HGGs, 30 metastases), whereas 17 patients (9 HGGs and 8 metastases) comprised a validation group. Overall, 66 histogram diffusion parameters and tissue volumes were found to differ significantly between metastasis and HGG subgroups. LASSO regression identified 17 of these as best predictors. A decision tree using four parameters achieved sensitivity of 90% and 87.5% and specificity of 97% and 77.8% for the training and validation subgroups, respectively.Conclusion: Multi-b diffusion MRI and tumor volumetry may be valuable diagnostic tools for differentiating HGG from brain metastasis.

  • Název v anglickém jazyce

    Differentiating Brain Metastasis and High-Grade Glioma Using Multi-b Value Diffusion MRI and Tumor Volumetry

  • Popis výsledku anglicky

    Background and Purpose: To evaluate feasibility of multi-b value diffusion magnetic resonance imaging (MRI) and volumetry in differentiating between brain metastases and high-grade gliomas (HGGs) while producing a differentiation tool.Methods: Preoperative brain MRI consisting of both morphological and multi-b value diffusion sequences of patients with HGGs and brain metastases was prospectively performed. Three-dimensional masks of enhancing and non-enhancing tumor and surrounding edema were semiautomatically segmented. Multiple diffusion parameters were subsequently derived together with volumes of the particular tissues. Histogram analysis of the diffusion parameters was performed, and the parameters&apos; diagnostic power to differentiate between the subgroups was evaluated by receiver operating characteristic analysis and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method.Results: A training dataset included 97 consecutive patients (67 HGGs, 30 metastases), whereas 17 patients (9 HGGs and 8 metastases) comprised a validation group. Overall, 66 histogram diffusion parameters and tissue volumes were found to differ significantly between metastasis and HGG subgroups. LASSO regression identified 17 of these as best predictors. A decision tree using four parameters achieved sensitivity of 90% and 87.5% and specificity of 97% and 77.8% for the training and validation subgroups, respectively.Conclusion: Multi-b diffusion MRI and tumor volumetry may be valuable diagnostic tools for differentiating HGG from brain metastasis.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/NU21-08-00359" target="_blank" >NU21-08-00359: Klasifikace mozkových tumorů pomocí pokročilých metod analýzy dat multimodálního MR zobrazení difuze</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Neuroimaging

  • ISSN

    1051-2284

  • e-ISSN

    1552-6569

  • Svazek periodika

    35

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    "e70103"

  • Kód UT WoS článku

    001652265600016

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105021638925