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Enregistrement W2998042392

A Comparative Study Between Apparent Diffusion Imaging and Correlated Diffusion Imaging for Prostate Cancer

2019· article· en· W2998042392 sur OpenAlex
Yuchen He, Earvin S. Tio, Linda Wang, Chris Dulhanty, Farzad Khalvati, Masoom A. Haider, Alexander Wong

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational Vision and Imaging Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineMagnetic resonance imagingGrading (engineering)Effective diffusion coefficientHistopathologyDiffusion MRICancerCancer detectionRadiologyModality (human–computer interaction)ProstateDiffusion-Weighted Magnetic Resonance ImagingDiffusion imagingNuclear medicinePathologyArtificial intelligenceInternal medicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the second most common cancer in men world-wide, with approximately 174,650 new cases diagnosed in 2019 inthe U.S. [1]. However, prognosis is relatively good given sufficientlyearly detection during the non-metastatic stage, motivating the needfor fast and reliable cancer screening methods. Diffusion weightedimaging is a magnetic resonance imaging technique that is gainingtraction as a noninvasive method for cancer screening. In 2013, anew form of diffusion weighted imaging called correlated diffusionimaging (CDI) was introduced as a potential candidate modality forbuilding computer-aided clinical decision support systems [2]. Weperform a large scale study, across 101 patient cases with full PI-RADS score and histopathology, to compare the performance ofcorrelated diffusion imaging in prostate cancer detection and localization to apparent diffusion coefficient maps, the most commonlyused diffusion weighted imaging-derived imaging modality in can-cer grading. Using threshold-based classification, experimental results showed that CDI achieves higher specificity at high sensitivityvalues of 90% and 95%, suggesting that CDI is well suited for scenarios where high sensitivity is crucial, such as cancer screening.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,330 · 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