Detection of colorectal polyps and cancers with air enema MR colonography
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the sensitivity of air enema three-dimensional Fourier transform fast spoiled gradient-recalled(FSPGR) MR colonography in the detection of colorectal polyps and cancers.Methods Thirty patients scheduled for optical colonoscopy due to rectal bleeding,positive fecal occult blood test results or altered bowel habits underwent air enema three-dimensional Fourier transform FSPGR MR colonography and optical colonoscopy.Taking optical colonoscopy and histopathological examinations as standards,the sensitivities of air enema three-dimensional Fourier transform fast spoiled gradient-recalled(FSPGR) MR colonography in the detection of colorectal polyps and cancers were statistically analyzed according to the size of lesions.Results Seventy-six colorectal polyps and cancers were detected with optical colonoscopy,including 1-5 mm polyps(n=11),6-9 mm polyps(n=29) and ≥10 mm polyps and cancers(n=36) in diameter.The detection sensitivity of 1-5 mm polyps,6-9 mm polyps,≥10 mm polyps and cancers,≥6 mm polyps and cancers with MR colonography was 9.09%,75.86%,100% and 89.23%,respectively,and the overall detection sensitivity of all sizes colorectal polyps and cancers was 77.63%.Conclusion Detection sensitivity of air enema three-dimensional Fourier transform FSPGR MR colonography is low for 1-5 mm colorectal polyps,good for ≥6 mm polyps and cancers,and excellent for all polyps and cancers ≥10 mm.
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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 | 0,007 |
| 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 ».