Diffusion-weighted MR Imaging of the Pancreas: Current Status and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Advances in image quality over the past few years, mainly due to refinements in hardware and coil systems, have made diffusion-weighted ( DW diffusion weighted ) magnetic resonance (MR) imaging a promising technique for the detection and characterization of pancreatic conditions. DW diffusion weighted MR imaging can be routinely implemented in clinical protocols, as it can be performed relatively quickly, does not require administration of gadolinium-based contrast agents, and enables qualitative and quantitative assessment of tissue diffusivity (diffusion coefficients). In this review, acquisition parameters, postprocessing, and quantification methods applied to pancreatic DW diffusion weighted MR imaging will be discussed. The current common clinical uses of DW diffusion weighted MR imaging (ie, pancreatic lesion detection and characterization) and the less-common applications of DW diffusion weighted MR imaging used for the diagnosis of pancreatic parenchymal diseases will be reviewed. Also, the limitations of the technique, mainly image quality and reproducibility of diffusion parameters, as well as future directions for pancreatic DW diffusion weighted MR imaging will be discussed. The utility of apparent diffusion coefficient ( ADC apparent diffusion coefficient ) measurement for the characterization of pancreatic lesions is now well accepted but there are a number of limitations. Future well-designed, multicenter studies are needed to better determine the most appropriate use of ADC apparent diffusion coefficient in the area of pancreatic disease.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».