Focal Hepatic Masses: Enhancement Patterns with SH U 508A and Pulse-Inversion US
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the role of SH U 508A-enhanced ultrasonography (US) in the differentiation of focal hepatic masses. MATERIALS AND METHODS: Contrast material-enhanced pulse inversion US was performed on 58 unknown hepatic lesions: 23 hepatocellular carcinomas, 10 focal nodular hyperplasias, 16 hemangiomas, and nine metastases. Selected images were sequentially reviewed by readers blinded to the final diagnosis. On a baseline image, they determined lesion echogenicity, and on a vascular image, the presence or absence of distinct vascularity. On an arterial phase interval-delay flash image and a postvascular image, they assessed enhancement of the lesion and liver. Responses were compared with confirmed diagnoses. RESULTS: Focal nodular hyperplasia was characterized by detectable vascularity and positive enhancement on interval-delay and postvascular scans (sensitivity, 83% [eight of 10 lesions]; specificity, 98% [40 of 41 lesions]). Hepatocellular carcinoma also showed detectable vascularity and positive enhancement on interval-delay images but no postvascular enhancement (sensitivity, 68% [14 of 20 lesions]; specificity, 74% [23 of 31 lesions]). Vascular imaging with SH U 508A did not contribute to the diagnosis of metastasis or hemangioma. However, no or weak enhancement during the arterial phase flash without postvascular enhancement produced a sensitivity of 83% (seven of eight lesions) and sensitivity of 77% (33 of 43 lesions) for metastasis. Peripheral nodular enhancement on arterial phase flash images was highly specific (98% [37 of 38 lesions]) but not sensitive (44% [six of 13 lesions]) for hemangioma. CONCLUSION: SH U 508A-enhanced pulse-inversion interval-delay flash and postvascular phase imaging are helpful in differential diagnosis of focal hepatic lesions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».