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Enregistrement W4210717628 · doi:10.3390/curroncol29020061

Imaging Spectrum of Intrahepatic Mass-Forming Cholangiocarcinoma and Its Mimickers: How to Differentiate Them Using MRI

2022· review· en· W4210717628 sur OpenAlexvenueno aff
Jelena Djokić Kovač, Aleksandra Janković, Aleksandra Đikić-Rom, Nikica Grubor, Andrija Antić, Vladimir Dugalić

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholangiocarcinoma and Gallbladder Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntrahepatic CholangiocarcinomaDifferential diagnosisMalignancyRadiologyHepatocellular carcinomaPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) is the second most common primary hepatic malignancy, with mass-forming growth pattern being the most common. The typical imaging appearance of mass-forming ICC (mICC) consists of irregular ring enhancement in the arterial phase followed by the progressive central enhancement on portal venous and delayed phases. However, atypical imaging presentation in the form of hypervascular mICC might also be seen, which can be attributed to distinct pathological characteristics. Ancillary imaging features such as lobular shape, capsular retraction, segmental biliary dilatation, and vascular encasement favor the diagnosis of mICC. Nevertheless, these radiological findings may also be present in certain benign conditions such as focal confluent fibrosis, sclerosing hemangioma, organizing hepatic abscess, or the pseudosolid form of hydatid disease. In addition, a few malignant lesions including primary liver lymphoma, hemangioendothelioma, solitary hypovascular liver metastases, and atypical forms of hepatocellular carcinoma (HCC), such as scirrhous HCC, infiltrative HCC, and poorly differentiated HCC, may also pose a diagnostic dilemma by simulating mICC in imaging studies. Diffusion-weighted imaging and the use of hepatobiliary contrast agents might be helpful for differential diagnosis in certain cases. The aim of this manuscript is to provide a comprehensive overview of mICC imaging features and to describe useful tips for differential diagnosis with its potential mimickers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,178 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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