Data‐Driven Modification of the <scp>LI‐RADS</scp> Major Feature System on Gadoxetate Disodium‐Enhanced <scp>MRI</scp>: Toward Better Sensitivity and Simplicity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) is widely accepted as a reliable diagnostic scheme for hepatocellular carcinoma (HCC) in at-risk patients. However, its application is hampered by substantial complexity and suboptimal diagnostic sensitivity. PURPOSE: To propose data-driven modifications to the LI-RADS version 2018 (v2018) major feature system (rLI-RADS) on gadoxetate disodium (EOB)-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) to improve sensitivity and simplicity while maintaining high positive predictive value (PPV) for detecting HCC. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: Two hundred and twenty-four consecutive at-risk patients (training dataset: 169, independent testing dataset: 55) with 742 LR-3 to LR-5 liver observations (HCC: N = 498 [67%]) were analyzed from a prospective observational registry collected between July 2015 and September 2018. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0 T/T2-weighted fast spin-echo, diffusion-weighted spin-echo based echo-planar and three-dimensional (3D) T1-weighted gradient echo sequences. ASSESSMENT: All images were evaluated by three independent abdominal radiologists who were blinded to all clinical, pathological, and follow-up information. Composite reference standards of either histopathology or imaging follow-up were used. STATISTICAL TESTS: In the training dataset, LI-RADS v2018 major features were used to develop rLI-RADS based on their associated PPV for HCC. In an independent testing set, diagnostic performances of LI-RADS v2018 and rLI-RADS were computed using a generalized estimating equation model and compared with McNemar's test. A P value <0.05 was considered statistically significant. RESULTS: The median (interquartile range) size of liver observations was 13 mm (7-27 mm). The diagnostic table for rLI-RADS encompassed 9 cells, as opposed to 16 cells for LI-RADS v2018. In the testing set, compared to LI-RADS v2018, rLI-RADS category 5 demonstrated a significantly superior sensitivity (76% vs. 61%) while maintaining comparably high PPV (92.5% vs. 94.1%, P = 0.126). DATA CONCLUSION: Compared with LI-RADS v2018, rLI-RADS demonstrated improved simplicity and significantly superior diagnostic sensitivity for HCC in at-risk patients. LEVEL OF EVIDENCE: 3 TECHNICAL EFFICACY STAGE: 2.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».