Gadofosveset trisodium in the investigation of focal liver lesions in noncirrhotic liver: Early experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate enhancement of hepatic lesions with gadofosveset trisodium (Gdfos) (Ablavar) (blood pool agent) compared with the extracellular gadolinium contrast agent (EcGd) gadobutrol (Gadovist). MATERIALS AND METHODS: The prospective study was approved by the Institutional Research Ethics Board with informed consent. Twelve patients underwent magnetic resonance imaging (MRI) with EcGd followed by MRI with Gdfos. For each agent qualitative analysis described the pattern of enhancement and quantitative analysis was performed using lesion-to-liver contrast-to-noise (CNR) ratio. Paired and unpaired Student's t-test used. RESULTS: Twelve hemangiomas, four metastases, one cyst, two focal nodular hyperplasia (FNH), and three adenomas were found. Cyst, FNH, adenomas, and hemangiomas demonstrated the classic pattern of enhancement with both agents. Hemangiomas demonstrated retention of contrast with both agents and their CNR was not statistically different (P > 0.05). Metastases demonstrated retention of contrast on delayed phase with EcGd. Retention of contrast was not seen in metastases with Gdfos. CNR of metastases with Gdfos was statistically lower than CNR of metastases with EcGd (P = 0.005). CNR of hemangiomata and metastases on delayed phase were significantly different (P = 0.0008) with Gdfos, but similar with EcGd (P = 0.4). CONCLUSION: Hemangiomas accumulate Gdfos on delayed phase and metastases do not, a key additional differentiating feature. Liver imaging with Gdfos may improve characterization of liver lesions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».