Management of MRI-Detected Benign Internal Mammary Lymph Nodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction In this retrospective study, we aimed to evaluate benign internal mammary lymph nodes (IMLNs) in terms of frequency, number, size, long axis/short axis (L/S) ratio, intercostal location, presence of fatty hilum, and stability using breast magnetic resonance imaging (MRI) and discuss the findings by reviewing existing literature. Methods This single-center study consisted of 130 women between the ages of 24 and 76 years, who had at least two breast MRI examinations in our institution, with the latest exam performed between January 1, 2019 and November 1, 2019, were eligible for the study. MRIs of the study group were independently reviewed by two radiologists. Results IMLN was detected in 31.1% of the 427 MRIs, with a total number of 256 nodes. The most common indication for breast MRI was high-risk screening (66.2%). The median number of nodes per patient was 1 (range: 1–6). The median follow-up time was 19.5 months (range: 6–141 months). None of these benign nodes showed significant interval growth. Mean L/R ratio of the nodes was 1.9. One hundred and four nodes (n = 104, 40.6%) had a L/S ratio less than 2 and 43.2% (n = 45) of the nodes with a L/S ratio less than 2, had a long axis measuring less than or equal to 3mm. IMLN of patients with breast implants had the largest mean long axis. The fatty hilum was identified in 34.3% (n = 68) of the 256 nodes. The size of the lymph nodes where fatty hilum was visualized was significantly larger than the ones where fatty hilum was not visualized (p < 0.001). Fatty hilum could be visualized in only 2.7% of the nodes with a long axis smaller than 3 mm. Conclusion IMLN is a frequent finding on breast MRI. We have shown that benign IMLNs might be large sized in specific cases like patients with breast implants. When small sized (≤3mm), they are more likely to be rounded (L/S ratio <2). The fatty hilum that is a feature of benignity might not be visualized in nodes less than or equal to3mm.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».