Application of real-time contrast-enhanced ultrasound in differential diagnosis of liver malignancies
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the value of real-time contrast-enhanced ultrasound in differential diagnosis of malignant liver tumors. Sixty patients pathologically diagnosed with liver cancer from May 2016 to May 2017 were selected as the subjects. All patients received ultrasonic diagnosis followed by the observation on dynamic contrast enhancement of the image and the analysis on perfusion characteristics and difference in contrast-enhanced ultrasound results in patients with different types of liver cancer. The signal during the arterial phase of 21 patients with well-differentiated hepatocellular carcinoma increased, including 12 cases of slow withdrawal of portal venous phase. The relative height of artery of 30 patients with middle-low differentiation of hepatocellular carcinoma increased along with the speed at which the contrast media was washed out at the end of the portal phase. In 9 patients with intrahepatic bile duct cancer, the enhancement of the arteries was slightly increased in the periphery of the tumor and low enhancement was found in the portal venous phase. There were some differences in the timing and the intensity of the enhancement of the ultrasound signals with 3 different types of diseases (P < 0.05). There are obvious differences in real-time contrast-enhanced ultrasound features of patients with different types of malignant liver tumor, which may provide references for clinical diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».