Lung Nodule Enhancement at CT: Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the hypothesis that absence of statistically significant lung nodule enhancement (< or =15 HU) at computed tomography (CT) is strongly predictive of benignity. MATERIALS AND METHODS: Five hundred fifty lung nodules were studied. Of these, 356 met all entrance criteria and had a diagnosis. On nonenhanced, thin-section CT scans, the nodules were solid, 5-40 mm in diameter, relatively spherical, homogeneous, and without calcification or fat. All patients were examined with 3-mm-collimation CT before and after intravenous injection of contrast material. CT scans through the nodule were obtained at 1, 2, 3, and 4 minutes after the onset of injection. Peak net nodule enhancement and time-attenuation curves were analyzed. Seven centers participated. RESULTS: The prevalence of malignancy was 48% (171 of 356 nodules). Malignant neoplasms enhanced (median, 38.1 HU; range, 14.0-165.3 HU) significantly more than granulomas and benign neoplasms (median, 10.0 HU; range, -20.0 to 96.0 HU; P < .001). With 15 HU as the threshold, the sensitivity was 98% (167 of 171 malignant nodules), the specificity was 58% (107 of 185 benign nodules), and the accuracy was 77% (274 of 356 nodules). CONCLUSION: Absence of significant lung nodule enhancement (< or = 15 HU) at CT is strongly predictive of benignity.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».