Dual-energy contrast-enhanced digital mammography: initial clinical results of a multireader, multicase study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of this study was to compare the diagnostic accuracy of dual-energy contrast-enhanced digital mammography (CEDM) as an adjunct to mammography (MX) ± ultrasonography (US) with the diagnostic accuracy of MX ± US alone. METHODS: One hundred ten consenting women with 148 breast lesions (84 malignant, 64 benign) underwent two-view dual-energy CEDM in addition to MX and US using a specially modified digital mammography system (Senographe DS, GE Healthcare). Reference standard was histology for 138 lesions and follow-up for 12 lesions. Six radiologists from 4 institutions interpreted the images using high-resolution softcopy workstations. Confidence of presence (5-point scale), probability of cancer (7-point scale), and BI-RADS scores were evaluated for each finding. Sensitivity, specificity and ROC curve areas were estimated for each reader and overall. Visibility of findings on MX ± CEDM and MX ± US was evaluated with a Likert scale. RESULTS: The average per-lesion sensitivity across all readers was significantly higher for MX ± US ± CEDM than for MX ± US (0.78 vs. 0.71 using BIRADS, p = 0.006). All readers improved their clinical performance and the average area under the ROC curve was significantly superior for MX ± US ± CEDM than for MX ± US ((0.87 vs 0.83, p = 0.045). Finding visibility was similar or better on MX ± CEDM than MX ± US in 80% of cases. CONCLUSIONS: Dual-energy contrast-enhanced digital mammography as an adjunct to MX ± US improves diagnostic accuracy compared to MX ± US alone. Addition of iodinated contrast agent to MX facilitates the visualization of breast lesions.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».