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Enregistrement W2751701445 · doi:10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2016.05.014

Differential diagnosis of breast lesions with RF time-series signal based on ultrasonic radio-frequency flow

2016· article· en· W2751701445 sur OpenAlexaboutno aff
Zhuang Shulian, Jianhua Zhou, Jianwei Wang, Lin Qingguang, Qing Li, LI An-hua

Notice bibliographique

RevueChin J Med Ultrasound(Electronic Edition) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundMedicineFractal dimensionRadiologyUltrasonic sensorRadio frequencyNuclear medicineFractalMathematicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the values of RF time-series signal based on ultrasonic radio-frequency flow in the differentiation of benign and malignant breast lesions. Methods A commercially available clinical ultrasound scanner, Sonix TOUCH (Ultrasonix Medical Corporation, Richmond, Canada) with a L14–5 linear ultrasound transducer was used to simultaneously collect B-mode images and RF data from breast lesions. The ultrasound probe displaying the maximal plane of the breast lesion was kept in the same position for 10 seconds. The ultrasound RF data from region of interest was imported into software developed by our lab for ultrasound spectral analysis and 9 spectral parameters including SMR fractal dimension, Higuchi fractal dimension, Slope, Intercept, Mid-band fit, S1, S2, S3, S4 were calculated. 137 patients with 137 breast lesions confirmed by pathological or follow-up findings were included in the study. Of the 137 breast lesions, 86 malignant and 30 benign lesions were confirmed by ultrasound guided core needle biopsy or surgical excision, and the rest 21 lesions were presumed benign as no significant change was found after at least 2 years of follow-up. Results There are significantly difference in spectral parameters including SMR fractal dimension, Higuchi fractal dimension, Slope, Intercept, Mid-band fit, S1, S2, S3 and S4 between the malignant and benign breast lesions (0.75±0.77 vs 0.82±0.10, t=-4.722, 1.31±0.07 vs 1.42±0.10, t=-7.476, -0.24±0.04 vs -0.26±0.06, t=1.986, 0.19±0.03 vs 0.21±0.048, t=-3.391, 0.067±0.011 vs 0.08±0.019, t=-5.319, 3.22±0.54 vs 3.60±0.83, t=-3.298, 0.53±0.12 vs 0.73±0.23, t=-6.467, 0.31±0.06 vs 0.45±0.13, t=-9.207, 0.24±0.05 vs 0.38±0.12, t=-9.367, all P<0.05). Conclusion RF time-series signal based on ultrasonic radio-frequency flow could provide a new imaging method with a simple, low-cost noninvasive technique for the differential diagnosis of the benign and malignant breast lesions. Key words: Breast neoplasms; Ultrasonography; Diagnosis, differential

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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