Fast STIR Whole-Body MR Imaging in Children
Notice bibliographique
Résumé
Fast spin-echo short inversion time inversion-recovery (STIR) whole-body magnetic resonance (MR) imaging is an evolving technique that allows imaging of the entire body in a reasonable time. Its wide availability and lack of radiation exposure makes this method appealing for the evaluation of children. Since 2001, the authors conducted 140 pediatric whole-body MR imaging studies and correlated the findings with those from conventional imaging examinations. Bone marrow lesions, including marrow infiltration from lymphoma, metastases, and tumor-related edema, appeared with high signal intensity and were more easily detected on STIR images than with scintigraphy. Focal parenchymal lesions could be distinguished by their slightly different signal intensity, but pathologic lymph nodes could not be differentiated from normal nodes on the basis of signal intensity. The STIR technique is highly sensitive for detection of pathologic lesions, but it is not specific for malignancy; thus, the method cannot be used to differentiate benign conditions from malignant neoplastic lesions. Although fast STIR whole-body MR imaging permits evaluation of the entire skeleton and all viscera with a single examination, more experience and data are needed to determine its efficacy for staging neoplasms and assessing other multifocal disease in children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».