Whole-Body [18F]-FDG-PET/MRI for Oncology: A Consensus Recommendation
Notice bibliographique
Résumé
Combined PET/MR imaging (PET/MRI) was proposed for patient management in 2006 with first commercial versions of integrated whole-body systems becoming available as of 2010. PET/MRI followed the prior evolution of hybrid imaging as attested by the successful adoption of combined PET/CT and SPECT/CT since the early 2000 s. Today, around 150 whole-body PET/MRI systems have become operational worldwide. One of the main application fields of PET/MRI is oncologic imaging. Despite the increasing use of PET/MRI, little governance regarding standardized PET/MRI protocols has been provided to date. Standardization and harmonization of imaging protocols is, however, mandatory for efficient on-site patient management and multi-center studies. This document summarizes consensus recommendations on key aspects of patient referral and preparation, PET/MRI workflow and imaging protocols, as well as reporting strategies for whole-body [18F]-FDG-PET/MRI. These recommendations were created by early adopters and key experts in the field of PET, MRI and PET/MRI. This document is intended to provide guidance for the harmonization and standardization of PET/MRI today and to support wider clinical adoption of this imaging modality for the benefit of patients. CITATION FORMAT: · Umutlu L, Beyer T, Grueneisen JS et al. Whole-Body [18F]-FDG-PET/MRI for Oncology: A Consensus Recommendation. Fortschr Röntgenstr 2019; 191: 289 - 297.
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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 | 0,026 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».