A COMPARISON OF COMPUTED TOMOGRAPHY, COMPUTED RADIOGRAPHY, AND FILM‐SCREEN RADIOGRAPHY FOR THE DETECTION OF CANINE PULMONARY NODULES
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT) has become more widely available and computed radiography (CR) has replaced film-screen radiography for canine thoracic imaging in many veterinary practices. There are limited data comparing these modalities in a veterinary clinical setting to detect pulmonary nodules. We compared CT, CR, and film-screen radiography for detecting the presence, number, and characteristics of pulmonary nodules in dogs. Observer performance for a variety of experience levels was also evaluated. Twenty-one client-owned dogs with a primary neoplastic process underwent CT and CR; nine also received film-screen radiographs. Positive/negative classification by consensus agreed between the three modalities in 8/9 dogs and between CR and CT in the remaining 12. CT detected the greatest (P = 0.002) total number of nodules and no difference was seen between CR and films. The greatest number of nodules was seen in the right middle and both caudal regions, but only using CT (P < 0.0001). Significantly smaller nodules were detected with CT (P = 0.0007) and no difference in minimum size was detected between CR and films. Observer accuracy was high for all modalities; particularly for CT (90.5-100%) and for the senior radiologist (90.5-100%). CT was also characterized by the least interobserver variability. Although CT, CR, and film-screen performed similarly in determining the presence or absence of pulmonary nodules, a greater number of smaller nodules was detected with CT, and CT was associated with greater diagnostic confidence and observer accuracy and agreement.
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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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».