Diffusion-Weighted MRI in Patients with Testicular Tumors—Intra- and Interobserver Variability
Notice bibliographique
Résumé
In general, magnetic resonance (MR) diffusion-weighted imaging (DWI) has shown potential in clinical settings. In testicles parenchyma, the DW imaging helps differentiate and characterize benign from malignant lesions. Placement and size of the region of interest (ROI) may affect the ADC value. Therefore, the aim of this study was to investigate the intra- and interobserver variability in testicular tumors when measuring ADC using various types of regions of interest (ROI). Two observers performed the ADC measurements in testicular lesions based on three ROI methods: (1) whole volume, (2) round, and (3) small sample groups. Intra- and interobserver variability was analyzed for all ROI methods using intraclass correlation coefficients (ICC) and bland-altman plots. The two observers performed the measurements twice, three months apart. A total of 26 malignant testicle tumors were included. Interobserver agreement was excellent in tumor length (ICC = 0.98) and tumor width (ICC = 0.98). In addition, intraobserver agreement was excellent in tumor length (ICC = 0.98) and tumor width (ICC = 0.99). The whole volume interobserver agreement in the first reading was excellent (ICC = 0.93). Round ADC had an excellent (ICC = 0.93) and fair (ICC = 0.58) interobserver agreement, in the first and second reading, respectively. Interobserver agreement in ADC small ROIs was good (ICC = 0.87), and good (ICC = 0.78), in the first and second reading, respectively. Intraobserver agreement varied from fair, good to excellent agreement. The ROI method showed varying inter- and intraobserver agreement in ADC measurement. Using multiple small ROI conceded the highest interobserver variability, and, thus, the whole volume or round seem to be the preferable methods.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».