Longitudinal Assessment of Enhancing Foci of Abnormal Signal Intensity in Neurofibromatosis Type 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Patients with neurofibromatosis 1 are at increased risk of developing brain tumors, and differentiation from contrast-enhancing foci of abnormal signal intensity can be challenging. We aimed to longitudinally characterize rare, enhancing foci of abnormal signal intensity based on location and demographics. MATERIALS AND METHODS: A total of 109 MR imaging datasets from 19 consecutive patients (7 male; mean age, 8.6 years; range, 2.3–16.8 years) with neurofibromatosis 1 and a total of 23 contrast-enhancing parenchymal lesions initially classified as foci of abnormal signal intensity were included. The mean follow-up period was 6.5 years (range, 1–13.8 years). Enhancing foci of abnormal signal intensity were followed up with respect to presence, location, and volume. Linear regression analysis was performed. RESULTS: Location, mean peak volume, and decrease in enhancing volume over time of the 23 lesions were as follows: 10 splenium of the corpus callosum (295 mm3, 5 decreasing, 3 completely resolving, 2 surgical intervention for change in imaging appearance later confirmed to be gangliocytoma and astrocytoma WHO II), 1 body of the corpus callosum (44 mm3, decreasing), 2 frontal lobe white matter (32 mm3, 1 completely resolving), 3 globus pallidus (50 mm3, all completely resolving), 6 cerebellum (206 mm3, 3 decreasing, 1 completely resolving), and 1 midbrain (34 mm3). On average, splenium lesions began to decrease in size at 12.2 years, posterior fossa lesions at 17.1 years, and other locations at 9.4 years of age. CONCLUSIONS: Albeit very rare, contrast-enhancing lesions in patients with neurofibromatosis 1 may regress over time. Follow-up MR imaging aids in ascertaining regression. The development of atypical features should prompt further evaluation for underlying tumors.
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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 | 0,002 |
| 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 ».