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Enregistrement W2079787590 · doi:10.1258/ar.2011.110445

Detection and size of pulmonary lesions: how accurate is MRI? A prospective comparison of CT and MRI

2012· article· en· W2079787590 sur OpenAlexaff
Tobias Heye, Sebastian Ley, Claus Peter Heußel, Hendrik Dienemann, Hans‐Ulrich Kauczor, Waldemar Hosch, M. Libicher

Notice bibliographique

RevueActa Radiologica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyLesionLungNuclear medicineMalignancyMagnetic resonance imagingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although CT is the modality of choice for morphological lung imaging, an increasing proportion of chest imaging is performed by MRI due to the utilization of whole-body MRI. Therefore, the diagnostic performance of MRI in reliably detecting pulmonary lesions should be established. PURPOSE: To investigate the detection rate of pulmonary lesions by MRI that can be expected in a clinical setting and to assess the accuracy of lesion measurement by MRI compared to CT. MATERIAL AND METHODS: Twenty-eight patients (median age 66 years) with indication for CT imaging due to suspected thoracic malignancy were prospectively included. Chest MRI performed on the same day as CT, comprised unenhanced TrueFisp, ecg-gated T2-weighted HASTE, T1-weighted VIBE, and contrast-enhanced T1-weighted, fat-saturated VIBE sequences. MR sequences were evaluated for lesion detection by two readers independently and measurement of lesion size was performed. MR findings were correlated with CT. RESULTS: One hundred and eight pulmonary lesions (20 thoracic malignancies, 88 lung nodules) were detected by CT in 26 patients. Lesions were ruled out in two patients. All thoracic malignancies were identified by MRI with strong correlation (r = 0.97-0.99; P < 0.01) in lesion size measurement compared to CT. Unenhanced, T1-weighted VIBE correctly classified 94% of thoracic malignancies into T-stages. Contrast-enhanced, T1-weighted VIBE performed best in identifying 36% of lung nodules, 40% were detected combining unenhanced and contrast-enhanced T1-weighted VIBE. Detection rate increased to 65% for the combined sequences regarding lesions ≥5 mm. Lesion size measurement by all MR sequences strongly correlated with CT (r = 0.96-0.97; P = 0.01). CONCLUSION: MRI is as accurate as CT in detection and size measurement of primary thoracic malignancies >1 cm in diameter. If a lung lesion is detected by MRI, it is a reliable finding and its measurement is accurate. CT remains superior in detecting small lung nodules (<6 mm). Detection rate of MRI for small lesions is improved using a multi-sequence protocol including contrast administration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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