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Enregistrement W2113900866 · doi:10.2967/jnumed.106.036780

Improving Specificity of Breast MRI Using Prone PET and Fused MRI and PET 3D Volume Datasets

2007· article· en· W2113900866 sur OpenAlexfundno aff
Linda Moy, Fabio Ponzo, Marilyn E. Noz, Gerald Q. Maguire, Antoinette D. Murphy-Walcott, Abby E. Deans, Mary T. Kitazono, Laura Travascio, E. Kramer

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésMedicineNuclear medicineBreast cancerRadiologyBreast MRIMagnetic resonance imagingLesionProne positionPositron emission tomographyCancerMammographyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: MRI is a sensitive method for detecting invasive breast cancer, but it lacks specificity. To examine the effect of combining PET with MRI on breast lesion characterization, a prototype positioning device was fabricated to allow PET scans to be acquired in the same position as MRI scans--that is, prone. METHODS: To test the hypothesis that fusion of (18)F-FDG PET and MRI scans improves detection of breast cancer, 23 patients with suspected recurrent or new breast cancer underwent a routine whole-body PET scan, a prone PET scan of the chest, and a routine breast MRI scan. The attenuation-corrected prone PET and MRI datasets were registered twice by different operators. The fusion results were judged for quality by visual inspection and statistical analysis. A joint reading of the MRI and PET scans side by side and integrated images was performed by a nuclear medicine physician and a radiologist. Sensitivity and specificity of MRI and combined MRI and PET scans were calculated on the basis of pathology reports or at least 1 y of clinical and radiologic follow-up. RESULTS: All fusions were verified to be well matched using specific anatomic criteria. A total of 45 lesions was assessed. Lesion size range was 0.6 to 10.0 cm. Of the 44 breasts examined, 29 were suspicious for cancer, of which 15 were found to be positive on surgical excision. In lesion-by-lesion analysis, sensitivity and specificity of MRI alone were 92% and 52%, respectively; after MRI and PET fusion, they were 63% and 95%, respectively. The positive predictive value and the negative predictive value for MRI alone were 69% and 85%, respectively; after MRI and PET fusion, they were 94% and 69%, respectively. CONCLUSION: Acquisition of prone PET scans using the new positioning device permitted acquisition of prone scans suitable for fusion with breast MRI scans. Fused PET and MRI scans increased the specificity of MRI but decreased the sensitivity in this small group of patients. Additional data are needed to confirm the statistical significance of these preliminary findings.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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