LI‐RADS 2017: An update
Notice bibliographique
Résumé
The computed tomography / magnetic resonance imaging (CT/MRI) Liver Imaging Reporting & Data System (LI-RADS) is a standardized system for diagnostic imaging terminology, technique, interpretation, and reporting in patients with or at risk for developing hepatocellular carcinoma (HCC). Using diagnostic algorithms and tables, the system assigns to liver observations category codes reflecting the relative probability of HCC or other malignancies. This review article provides an overview of the 2017 version of CT/MRI LI-RADS with a focus on MRI. The main LI-RADS categories and their application will be described. Changes and updates introduced in this version of LI-RADS will be highlighted, including modifications to the diagnostic algorithm and to the optional application of ancillary features. Comparisons to other major diagnostic systems for HCC will be made, emphasizing key similarities, differences, strengths, and limitations. In addition, this review presents the new Treatment Response algorithm, while introducing the concepts of MRI nonviability and viability. Finally, planned future directions for LI-RADS will be outlined. LEVEL OF EVIDENCE: 5 Technical Efficacy: Stage 5 J. Magn. Reson. Imaging 2018;47:1459-1474.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,016 |
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 ».