Radiological Mimics of Popliteal Cysts: An Algorithmic Approach Using US and MRI to Identify the Potentially Malignant Lesions: Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Popliteal cysts are common and present as asymptomatic lumps in the medial popliteal fossa. Some have complex internal characteristics such as septa and loose-bodies. However, not all are popliteal cysts and can be aggressive. These lesions need to be differentiated by the absence of the communicating neck with the joint on ultrasound. Presence of Doppler flow of non-communicating cysts requires further evaluation on MRI, prior to performing a biopsy. Using a case series, we propose an algorithmic approach that is simple and will help identify the malignant lesions and institute appropriate management. Case-Presentation: Popliteal Cyst: On ultrasound: characteristic neck communicating with knee joint. Synovial Sarcoma: Gadolinium enhancement, with areas of low-, iso- and hyper-intense signal to fat on T2. Synovial-Osteochondromatosis: Non-mineralized: T1-low/intermediate intensity; T2-high intensity. Mineralized type: low intensity on T1 & T2. Thrombosed Popliteal Aneurysm: Lamellated appearance-high/low signal intensity on T2. Myxoid-Liposarcomas: Inhomogeneous appearance; homogenous with gadolinium. Usually require a biopsy for diagnosis. Conclusion: The cystic lesions in the medial aspect of the popliteal fossa can be misdiagnosed. Our article reiterates the importance of the communicating neck that separates popliteal cysts from other mimics. We have proposed an algorithm to identify these mimics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».