Diagnostic Performance of PI-RADS v2, Proposed Adjusted PI-RADS v2 and Biparametric Magnetic Resonance Imaging for Prostate Cancer Detection: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the diagnostic performance of PI-RADS v2, proposed adjustments to PI-RADS v2 (PA PI-RADS v2) and biparametric magnetic resonance imaging (MRI) for prostate cancer detection. METHODS: A retrospective cohort of 224 patients with suspected prostate cancer was included from January 2016 to November 2018. All the patients underwent a multi-parametric MR scan before biopsy. Two radiologists independently evaluated the MR examinations using PI-RADS v2, PA PI-RADS v2, and a biparametric MRI protocol, respectively. Receiver operating characteristic (ROC) curves for the three different protocols were drawn. RESULTS: In total, 90 out of 224 cases (40.18%) were pathologically diagnosed as prostate cancer. The area under the ROC curves (AUC) for diagnosing prostate cancers by biparametric MRI, PI-RADS v2, and PA PI-RADS v2 were 0.938, 0.935, and 0.934, respectively. For cancers in the peripheral zone (PZ), the diagnostic sensitivity was 97.1% for PI-RADS v2/PA PI-RADS v2 and 96.2% for biparametric MRI. Moreover, the specificity was 84.0% for biparametric MRI and 58.0% for PI-RADS v2/PA PI-RADS v2. For cancers in the transition zone (TZ), the diagnostic sensitivity was 93.4% for PA PI-RADS v2 and 88.2% for biparametric MRI/PI-RADS v2. Furthermore, the specificity was 95.4% for biparametric MRI/PI-RADS v2 and 78.0% for PA PI-RADS v2. CONCLUSIONS: The overall diagnostic performance of the three protocols showed minimal differences. For lesions assessed as being category 3 using the biparametric MRI protocol, PI-RADS v2, or PA PI-RADS v2, it was thought prostate cancer detection could be improved. Attention should be paid to false positive results when PI-RADS v2 or PA PI-RADS v2 are used.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».