Update on the Liver Imaging Reporting and Data System
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is frequently diagnosed noninvasively with imaging techniques. Computed tomography and magnetic resonance imaging play critical roles in the detection, diagnosis, and staging of HCC. Standardization in the interpretation and reporting of imaging modalities has not existed until recently. In 2008, the American College of Radiology supported the development of the Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) for standardized terminology, interpretation, and reporting of imaging examinations for the diagnosis of HCC inpatients at risk for HCC. This article reviews the basic concepts of LI-RADS, emphasizing aspects that are most relevant to pathologists, including the categories, diagnostic algorithm, major features, and ancillary features for the diagnosis of HCC. The similarities and differences between LI-RADS and other major radiology-based diagnostic systems in terms of target population, intended users, categorization of observations, and imaging methods are addressed. Importantly, LI-RADS and other systems are designed to diagnose progressed HCC with high specificity and modest sensitivity. LI-RADS and other systems are not designed to detect early HCC and so have limited sensitivity for such lesions. Moreover, despite continuous advances in imaging technology, imaging detection and characterization of small (<1 cm) nodules remains limited; in addition, colocalization of small nodules and pathology is difficult. For these reasons LI-RADS and most other systems require lesions to be 1 cm or greater for the noninvasive diagnosis of HCC. As LI-RADS evolves, it is critical that stakeholders, including pathologists, provide expert input to help standardize and enhance reporting of radiologic findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,017 |
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».