Notice bibliographique
Résumé
Digital mammography was developed to address several technical limitations of screen film mammography with the goal of improving the accuracy of detecting breast cancer. The recent publication of the results of the ACRIN DMIST study has demonstrated such an improvement in a subset of women, notably, younger women and those with dense breasts. Nevertheless, the study also indicated that a significant fraction of cancers were not detected by either film or digital mammography. This is likely due to a number of reasons including the biology of the cancers, inadequate conspicuity of the lesions and variability of the skills of the radiologists. While it probably is not possible to detect all these cancers with mammography there are promising new techniques that can be developed on the platform of digital mammography to improve detection. One of these is computer‐aided detection, the use of computer artificial intelligence algorithms to identify patterns in the digital images that are suspicious for the presence of cancer. These provide some of the advantages of double reading of the mammograms (interpretation by two different radiologists), a process known to improve the sensitivity of cancer detection. Another new technique is contrast‐enhanced digital mammography (CEDM), which images leakage of an iodine contrast agent from microscopic vessels formed in the vicinity of a growing tumour. By imaging this tumour angiogenesis, cancers that are invisible on mammography might be seen. In addition, better information about the extent of the disease will be helpful in planning therapy. In mammography all of the anatomy in the 3‐dimensional breast is superimposed in two dimensions to form the image. Tomosynthesis and breast CT provide three‐dimensional images to separate the structures within the breast, possibly allowing tumors to be seen more easily and eliminating the overlap of structures from different parts of the breast that can falsely resemble a cancer. Telemammography can help improve the accessibility of high quality mammography in sparsely‐populated communities. In this presentation, the current status and the potential of these exciting new techniques will be considered. Disclosure: Martin Yaffe's laboratory carries out research on topics related to digital mammography in collaboration with GE Healthcare. Martin Yaffe is a member of the Scientific Advisory Board of XCounter. Educational Objectives: 1. Become familiar with current challenges in breast cancer imaging. 2. Learn about new techniques that are available or under development to address these challenges.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».