Identification of breast calcification using magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
MRI phase and magnitude images provide information about local magnetic field variation (DeltaB0), which can consequently be used to understand tissue properties. Often, phase information is discarded. However, corrected phase images are able to produce contrast as a result of magnetic susceptibility differences and local field inhomogeneities due to the presence of diamagnetic and paramagnetic substances. Three-dimensional (3D) susceptibility weighted imaging (SWI) can be used to probe changes in MRI phase evolution and, subsequently, result in an alternate form of contrast between tissues. For example, SWI has been useful in the assessment of negative phase induced DeltaB0 modulation due to the presence of paramagnetic substances such as iron. Very little, however, has been done to assess positive phase induced contrast changes resulting from the presence of diamagnetic substances such as precipitated calcium. As ductal carcinoma in situ, which is the precursor of invasive ductal cancer, is often associated with breast microcalcification, the authors proposed using SWI as a possible visualization technique. In this study, breast phantoms containing calcifications (0.4-1.5 mm) were imaged using mammography, computed tomography (CT), and SWI. Corrected phase and magnitude images acquired using SWI allowed identification and correlation of all calcifications seen on CT. As the approach is a 3D technique, it could potentially allow for more accurate localization and biopsy and maybe even reduce the use of gadolinium contrast. Furthermore, the approach may be beneficial to women with dense breast tissue where the ability to detect microcalcification with mammography is reduced.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».