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Enregistrement W4231750703 · doi:10.1148/rg.2019180130.podcast

Current and Emerging Roles of Whole-Body MRI in Evaluation of Pediatric Cancer Patients

2019· dataset· en· W4231750703 sur OpenAlexaff
Ravi V. Gottumukkala, Michael S. Gee, Perry Hampilos, Mary‐Louise C. Greer, Jeffrey Klein, Hi I'

Notice bibliographique

RevueRadioGraphics · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)MedicineCancerMedical physicsInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Their paper is entitled "Current and Emerging Roles of Whole-Body MRI in the Evaluation of Pediatric Cancer Patients." Doctors, welcome to our podcast. So Ravi I'm going to begin with you. Your paper reviews the use of whole-body MRI as and imaging tool for children with known cancer and for those who are being screened for cancer predisposition syndromes. The article begins with the review of the technical aspects of performing these studies and in particular the utility of coronal STIR sequences in these examinations. Let's show Table First off I want to say Dr. Klein thanks so much for having all of us. We're all very excited to talk about this topic that we think is of importance to thethe pediatric radiology community. So for whole-body MR examinations I think the big principle is that we're referring in a most strict sense to imaging from vertex to toes, but that can be modified to be sort of multiple contiguous body regions like the neck, chest, abdomen and pelvis; limiting to that depending on the indications. I think the big overarching theme I want to start with is just by saying that you know I think it's important to get diagnostically useful information within a reasonable timeframe with this examination because you can really have sequences that end up taking a lot longer if you're not a little bit judicious with how you select them. So that's where these sequences come in. So I think it comes down to having two key principles which is the right hardware and also good sequence selection that are sort of high yield for the diagnostic purpose you want. So I'll quickly just talk about the hardware so I think one principle for this with respect to hardware is to try and minimize time that's spent basically shifting coils around and moving patients around in between the different sequences and so to the extent that you have hardware like a moving table platform for example and coils that you can position at the beginning of the examination that will allow you to seamlessly transition from one body station to the next, that can be very helpful in minimizing the lag time in between sequences. So that's a big thing. And I think having dedicated multi-channel coils as well that are surface coils as opposed to using the inbore magna coil can be very helpful in improving your signal to noise ratio and thereby minimizing time and maximizing quality. So that's

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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