Hepatocellular Carcinoma in Evolution: Correlation with CEUS LI-RADS
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common primary malignancy of the liver with a high incidence worldwide and a high associated mortality. Well-recognized risk factors that cause a predisposition to the development of HCC include chronic infection with the hepatitis B or C virus, alcohol-related and non–alcohol-related fatty liver disease, and cirrhosis. In these chronically diseased livers, benign regenerative nodules can increase in size and develop cellular atypia that progress into dysplastic nodules and ultimately HCC. This sequence of hepatocarcinogenesis is coupled with changes in nodule vascularity, including progressive decreased density of portal triads and induced neoangiogenesis, resulting in increased hepatic arterial recruitment. Changes in vascularity result in an array of patterns of nodule enhancement and washout, which can be sensitively depicted with dynamic real-time contrast-enhanced US. Regenerative nodules are isoenhancing relative to the liver with all phases, while HCC classically shows avid arterial phase hyperenhancement with late mild washout. In between, there is great variation as nodules evolve through progressive grades of dysplasia toward HCC. Observed patterns of enhancement and washout can be used to diagnose or stratify the risk of malignancy in liver nodules by using the diagnostic algorithm described by the American College of Radiology Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS). This facilitates the detection and close monitoring of potential early-stage disease. LI-RADS categorizes nodules according to a probabilistic likelihood for HCC with criteria for LR-5 nodules that are highly specific for the diagnosis of HCC, allowing treatment without exposing the patient to invasive biopsy. An invited commentary by Fetzer is available online. Online supplemental material and the slide presentation from the RSNA Annual Meeting are available for this article. ©RSNA, 2022
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».