Contribution of Tissue Harmonic Imaging and Frequency Compound Imaging in Interventional Breast Sonography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to retrospectively compare conventional imaging, frequency compound imaging (CI), and tissue harmonic imaging (THI) in interventional breast sonography. METHODS: Institutional Review Board approval and patient informed consent were not required. The authors reviewed 104 sonographically guided breast procedures in 83 patients. For each biopsy, 4 images obtained with conventional imaging, frequency CI at 10 and 14 MHz (CI10 and CI14), and THI were graded independently by 2 radiologists for lesion conspicuity, needle conspicuity, lesion and needle conspicuity, and overall image quality. Frequency CI at 10 MHz, CI14, and THI were compared with conventional imaging. Different clinical scenarios (fatty versus glandular background, fine needle versus core needle, and oblique versus horizontal needle direction) were evaluated. RESULTS: Statistical analysis showed that for overall image quality, CI10 was the best setting (odds ratios [OR], 3.67 and 7.48). For lesion conspicuity, CI14 (OR, 3.55) and THI (OR, 1.77) improved lesion visibility in a fatty background, whereas THI (OR, 0.26) was very limited in a glandular background. For needle conspicuity, no setting was better than conventional, whereas THI was the least valuable setting (OR, 0.011 and 0.049). For lesion and needle conspicuity, CI10 showed significantly better results than conventional for a dense background (P = .0268 and .4028; OR, 2.435 and 1.383) with 1 reviewer, whereas THI was the least valuable setting (OR, 0.014 and 0.042). CONCLUSIONS: Conventional imaging provided the best assessment of lesion and needle conspicuity. Frequency compounding is a useful setting for dense breast and for fine-needle aspiration. Tissue harmonic imaging has a role in the visualization of a lesion against a fatty background but is of limited value in needle visualization.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».