Predictive Value of Chemical-Shift MRI in Distinguishing Clear Cell Renal Cell Carcinoma From Non–Clear Cell Renal Cell Carcinoma and Minimal-Fat Angiomyolipoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the diagnostic performance of chemical-shift MRI in the differentiation of clear cell renal cell carcinoma (RCC) from minimal-fat angiomyolipoma (AML) and non-clear cell RCC. MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, 97 patients with solid renal tumors without macroscopic fat and with a pathologic diagnosis of clear cell RCC (n = 40), non-clear cell RCC (n = 31), or minimal-fat AML (n = 26) who had undergone renal chemical-shift MRI were included. Size, location, morphology, and signal intensity (SI) of the tumors and the contralateral normal kidneys on T2-weighted and in-phase and opposed-phase images were recorded by readers blinded to the pathology. Percentage tumor-to-renal parenchymal SI drop (percentage SI drop) was calculated and correlated to tumor histology. The statistical analysis was done using Kruskal-Wallis, one-way ANOVA, chi-square, and Fisher exact tests. RESULTS: The percentage SI drop was significantly higher in clear cell RCC compared with non-clear cell RCC and minimal-fat AML (p < 0.001). Percentage SI drop of greater than 20% had 57.5% sensitivity, 96.5% specificity, and 92% positive predictive value (PPV); and percentage SI drop greater than 29% had 40% sensitivity and 100% specificity for diagnosis of clear cell RCC within the cohort of clear cell RCC, minimal-fat AML, and non-clear cell RCC. A significant proportion of minimal-fat AML (46.2%) displayed homogeneous low T2-weighted SI as opposed to clear cell RCC (5%) and non-clear cell RCC (29%) (p < 0.001). CONCLUSION: The percentage SI drop on chemical-shift MRI had high specificity and moderate sensitivity in predicting clear cell RCC over non-clear cell RCC and minimal-fat AML. A percentage SI drop greater than 20% in a renal mass without macroscopically visible fat has high PPV for clear cell RCC over minimal-fat AML and non-clear cell RCC. Among morphologic features, homogeneous low T2 SI favors minimal-fat AML over RCC.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».