Resolution of indeterminate MRI with CEUS in patients at high risk for hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To show the contribution of CEUS to characterization of indeterminate MRI observations in high-risk patients for hepatocellular carcinoma (HCC). METHODS: From July to December 2015, 42 consecutive patients referred to CEUS with indeterminate MRI scans comprise our study cohort. There are 50 indeterminate nodule-like observations and 10 arterial phase hyperenhancing foci, suggesting pseudolesions/arterio-portal shunts. MRI and CEUS lesions are classified according to their enhancement features in all phases and Liver Imaging and Reporting Data System (LI-RADS) in a blind read format. Clinical pathologic correlation and 24 months follow-up are performed. RESULTS: A majority, 37/50 (74%), of indeterminate nodule-like observations have arterial phase enhancement without washout on MRI. CEUS further characterizes enhancement and shows washout in 14/37 (38%). In total, CEUS diagnoses 16 malignant lesions in 14 patients including 14 HCC and 2 ICC. 12/16 (75%) malignant lesions are confirmed by biopsy or follow-up. Ultrasound identification of a nodule differentiates real nodules from pseudolesions. Of the ten suspected arterial-portal shunts on MRI, two show a real nodule on ultrasound, confirmed as an HCC and a regenerative nodule. 15/42 (36%) patients have LI-RADS escalated from LR-3 or 4 on MRI to LR-4 or 5 on CEUS. Overall, the sensitivity of CEUS is (13/16) 81.3% and specificity is (37/37) 100% for malignant diagnosis. CONCLUSION: Grayscale ultrasound detects true nodules. Dynamic CEUS detects and characterizes washout, correctly predicting HCC. CEUS is complimentary to MRI and can serve as a problem-solving tool when MRI is indeterminate.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».