Nuclear Medicine in the Imaging and Management of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. Mammography is the main imaging modality used for the detection of breast cancer. Other modalities, including those encountered in nuclear medicine, provide added value in breast cancer imaging. 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET/CT imaging is a combined functional and anatomic modality used in the evaluation of cancer. This modality plays an expanding role in detection and staging of breast cancer and evaluation of recurrence. Bone scan imaging is readily available, and has played a valuable role in the management of breast cancer, specifically in the evaluation of osseous metastases. Sentinel node lymphoscintigraphy is based on the concept that the sentinel node is the first lymph node to potentially harbor breast metastasis. This technique relies on lymphoscintigraphic mapping with colloids such as Technetium-99m (99mTc)-filtered sulfur colloid, and its use can prevent the need for axillary nodal dissection in women with negative sentinel node disease. Scintimammography, which uses the radioactive tracer 99mTc Sestamibi, can be useful in patients with very dense breasts, those with palpable abnormalities not apparent on other imaging modalities, and to assess for multifocal breast cancer. This article provides an evidence-based discussion and a variety of case examples, stressing the important role of nuclear medicine imaging in the management of breast cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».