Contrast-enhanced Digital Mammography: Initial Clinical Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the potential of using intravenous contrast material with full-field digital mammography to facilitate the detection and characterization of lesions in the breast. MATERIALS AND METHODS: Twenty-two women scheduled for biopsy because they were suspected of having abnormalities at breast imaging underwent imaging with contrast material-enhanced digital mammography. Six sequential images of the affected breast were obtained, with a contrast agent injected intravenously between the time the first and second images were obtained. Image processing included registration and logarithmic subtraction. Lesions were evaluated for the presence, morphology, and kinetics of enhancement. Lesion type, size, and pathologic findings were correlated with the findings at contrast-enhanced digital mammography. RESULTS: At contrast-enhanced digital mammography, enhancement was observed in eight of 10 patients with biopsy-proved cancers. In one case of ductal carcinoma in situ and one case of invasive ductal carcinoma, enhancement was not observed. No enhancement was seen in seven of 12 cases in which lesions were suspected of being malignant at initial imaging but were benign. Morphology generally correlated with the pathologic diagnosis. The kinetics of lesion enhancement showed similarity to that seen with gadolinium-enhanced magnetic resonance imaging but was not consistent. CONCLUSION: The results of this preliminary study suggest that contrast-enhanced digital mammography potentially may be useful in identification of lesions in the mammographically dense breast. Further investigation of contrast-enhanced digital mammography as a diagnostic tool for breast cancer is warranted.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».