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Enregistrement W1923362618

Results of preliminary clinical trials of the positron emission mammography system PEM-I: a dedicated breast imaging system producing glucose metabolic images using FDG.

2000· article· en· W1923362618 sur OpenAlexaff
K. Murthy, Marianne Aznar, Chris Thompson, Antoine Loutfi, Robert Lisbona, J. Gagnon

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerLumpectomyPositron emission tomographyRadiologyNuclear medicineBreast imagingCancerMastectomyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Early detection of breast cancer is crucial for efficient and effective treatment. We have developed an instrument for positron emission mammography (PEM) called PEM-I that performs high-resolution metabolic imaging of breast cancer. Images of glucose metabolism are obtained after injection of 75 MBq FDG. The PEM detectors are integrated into a conventional mammography system, allowing acquisition of the emission images immediately after the mammogram, without subject repositioning, and accurate coregistration of images from the 2 modalities. In this article, we present the results of the first clinical pilot study with the instrument. METHODS: Sixteen subjects (age range, 34-76 y) were studied. All subjects were nondiabetic, nonpregnant, and without a history of cancer. They had recently been found to have suggestive mammography findings or a palpable breast mass and underwent lumpectomy or mastectomy within 2 wk of the study. Results from the PEM study were compared with those from mammography and pathology. A PEM test was classified positive (indicating the presence of cancer) if significant focal uptake was seen in the image or if the counting rate in the breast with suggestive findings was significantly higher than in the contralateral breast. RESULTS: Of the 16 subjects studied, 14 were evaluable. Ten cancerous tumors and 4 benign tumors were confirmed by pathologic examination after complete removal of the tumor. PEM correctly detected the presence of disease in 8 of 10 subjects. Findings were false-negative in 2 instances and false-positive in none, giving the instrument 80% sensitivity, 100% specificity, and 86% accuracy. CONCLUSION: Our preliminary results suggest that PEM can offer a noninvasive method for the diagnosis of breast cancer. Metabolic images from PEM contain unique information not available from conventional morphologic imaging techniques and aid in expeditiously establishing the diagnosis of cancer. In all subjects, the PEM images were of diagnostic quality, with an imaging time of 2-5 min.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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