Pulmonary hamartomas: <scp>CT</scp> pixel analysis for fat attenuation using radiologic–pathologic correlation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To assess the accuracy of CT pixel analysis for fat attenuation in pulmonary hamartomas. METHODS: Retrospective review identified 32 patients in three separate groups; pathologically proven hamartoma (n = 11), hamartoma diagnosed on imaging (n = 9) and a control group (n = 14) of pathology-proven non-hamartomatous smoothly marginated solitary pulmonary nodules. All lesions were assessed using: visual assessment for fat, pixel analysis of the inner 2/3rds and mean attenuation of the entire lesion, using an internal reference for fat. Fat percentages on CT and at histology were compared. RESULTS: Visual assessment for macroscopic fat was the most reliable method for diagnosing pulmonary hamartoma. Combining percentage of fat-attenuation pixels in the inner 2/3rds of the lesion improved specificity to 100%. Mean attenuation or pixel analysis in isolation were not helpful in lesional characterization. CONCLUSION: Combining percentage fat-attenuating pixels in the inner 2/3rds with visual assessment for macroscopic fat improves specificity for diagnosing pulmonary hamartomas.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».