Utility of MDCT MIP Postprocessing Reconstruction Images in Children With Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate whether maximum intensity projection (MIP) images improve the detection and the delineation of the anatomic makeup of pulmonary nodules and/or arteriovenous malformations (pAVMs) in children with hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT). MATERIALS AND METHODS: Two radiologists (D.M., E.I.C.) performed a blinded review of chest multidetector computed tomography scans in 39 children (age, 0-18 years) with proven HHT. Multiplanar 2.5 mm slices were blindly compared with multiplanar MIP for the presence of nodules and/or overt pAVMs and for the ability to identify vessels associated with the pAVMs. Parameters that were assessed included number of definitive nodules, number of definitive pAVMs, and the ability to detect the feeding artery or draining vein in both conventional and MIP images. RESULTS: Our study showed similar detection rates between axial scans and MIP images for the detection of nodules (axial R1: 75 vs 62, P = 0.05; MIPS: 78 vs 86, P = 0.05) and in the determination of definite pAVMS (axials: 21 vs 29, P = 0.0007; MIPS: 27 vs 35, P = 0.01). Statistically significant differences were obtained in the ability to identify the feeding artery and draining vein between standard 2.5 mm slices and MIP images (axials: 13 vs 13, P = 0.0008; MIPS: 27 vs 23, P = 0.01). No other data parameters achieved statistically significance. CONCLUSIONS: Maximum intensity projection images in children with HHT can help identify the presence and the anatomy of pAVMs for future embolization.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».