Improving Specificity of Breast MRI Using Prone PET and Fused MRI and PET 3D Volume Datasets
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».