Pediatric Soft-Tissue Tumors and Pseudo-tumors: MR Imaging Features with Pathologic Correlation
Notice bibliographique
Résumé
A wide spectrum of entities may give rise to soft-tissue masses in children, including benign and malignant tumors, pseudotumors, and both neoplastic and nonneoplastic vascular lesions. Because of its excellent tissue contrast, multiplanar capability, and lack of ionizing radiation, magnetic resonance (MR) imaging has become the modality of choice in the evaluation of deep and large soft-tissue masses in children. In the vast majority of cases, however, accurate interpretation of the MR imaging findings requires correlation with the clinical findings. For example, in most posttraumatic and inflammatory pseudotumors, the clinical history is fundamental to establishing the diagnosis. In the evaluation of periarticular cysts, the location of the mass and its relationship to a joint are crucial for diagnosis, whereas in the evaluation of vascular lesions, including hemangiomas and vascular malformations, clinical findings combined with MR imaging findings are needed for accurate diagnosis in most cases. The identification of fat within adipocytic tumors is useful, but tissue biopsy may be required for final diagnosis. Nevertheless, MR imaging is useful in determining the origin and character of pediatric soft-tissue masses, defining their extent and their relationship to adjacent structures, and performing posttherapy follow-up.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».