Comparison of qualitative and quantitative measurements on unenhanced T1‐weighted fat saturation MR images in predicting pancreatic pathology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the accuracy of signal intensity (SI) analysis on unenhanced fat-suppressed T1-weighted MR images in the diagnosis of pancreatic disease and to compare subjective interpretation with different quantitative measurements. MATERIALS AND METHODS: The pancreas was evaluated in 159 patients (86 normal and 73 with pancreatic disease) with spoiled gradient echo (GRE) T1-weighted fat saturation MR images. The relative SI of the pancreas to liver and spleen was quantitatively measured using regions of interest (ROIs) and qualitatively assessed by two independent observers. RESULTS: The mean values between a normal and an abnormal pancreas with pancreas-liver ratios of 0.14 +/- 0.37 vs. -0.32 +/- 0.24, respectively, and pancreas-spleen ratios of 0.89 +/- 0.55 vs. 0.02 +/- 0.43, respectively, were significantly different (P < 0.001). The pancreas-liver SI ratio was significantly better than the pancreas-spleen ratio throughout the disease group (area under the receiver operating characteristic (ROC) curve +/- SD; 0.92 +/- 0.02 for pancreas-liver vs. 0.86 +/- 0.03 for pancreas-spleen, P < 0.01), and after excluding cases of acute pancreatitis (0.96 +/- 0.02 for pancreas-liver vs. 0.89 +/- 0.03 for pancreas-spleen, P < 0.01). There was no statistically significant difference between quantitative and qualitative analysis (area under the ROC curve +/- SD; 0.93 +/- 0.02 vs. 0.93 +/- 0.02 for the entire disease group; excluding acute pancreatitis 0.96 +/- 0.02 vs 0.97 +/- 0.02) for the diagnosis of pancreatic disease when using liver as internal standard. The interobserver concordance was very good (kappa > 0.71). The sensitivity of visual liver comparison was 80% in the entire disease group and 91% after the cases of acute pancreatitis were excluded, while specificity was 93%. CONCLUSION: The pancreas-liver ratio is the best quantitative means of distinguishing normal from abnormal pancreas. Visual observation by experienced observers (qualitative measurement) was just as accurate as quantitative measurement. Detection of pancreatic pathology can be made with high accuracy by visually comparing the SI of the pancreas with that of the normal liver.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».