Diffusion-weighted MR imaging: The importance of ADC and perfusion values in differential-diagnosis of pancreatic adenocarcinoma and mass forming pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Despite the increasing diagnostic accuracy of cross sectional imaging modalities, the correct differentiation between pancreatic adenocarcinoma and mass forming pancreatitis has been remained a challenge. The aim of the authors is based on their two and a half year experience the assessment of diffusion-weighted MR imaging in the diagnosis and discernment of pancreatic adenocarcinoma and mass forming pancreatitis. Materials and methods: Three b-values diffusion-weighted MR examinations were performed at 19 patients suffering from adenocarcinoma and 8 from pancreatitis. 12 healthy patients were examined as reference. ADC and perfusion values were calculated. Malignancy was verified by pathology in all cases. Inflammatory disease was diagnosed by the previous medical history, the changing of laboratory data, follow-up CT examinations and improvement of patients’ conditions. Results: Comparison the ADC and perfusion values significant differences were between the healthy and the inflamma- tory or tumor affected tissues. The highest values could be measured at normal pancreas, mass forming pancreatitis had diminished ADC and perfusion, and tumor’s values were the lowest. Conclusion: In agreement with literature data, the authors conclude that DWI MR is a promising differential-diagnostic imaging tool in distinction of circumscribed pancreatic lesions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».