Liver Imaging Reporting and Data System: an expert consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
Khaled M Elsayes,1 Ania Z Kielar,2 Michelle M Agrons,3 Janio Szklaruk,1 An Tang,4 Mustafa R Bashir,5 Donald G Mitchell,6 Richard K Do,7 Kathryn J Fowler,8 Victoria Chernyak,9 Claude B Sirlin10 1Department of Diagnostic Radiology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA; 2Department of Diagnostic Radiology, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada; 3Department of Diagnostic Radiology, Baylor College of Medicine, Houston, TX, USA; 4Department of Radiology, Radio-Oncology and Nuclear Medicine, Université de Montréal, Montreal, QC, Canada; 5Department of Diagnostic Radiology, Duke University School of Medicine, Durham, NC, 6Department of Diagnostic Radiology, Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA, 7Department of Radiology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, 8Mallinckrodt Institute of Radiology, Washington University in Saint Louis, Saint Louis, MO, 9Department of Radiology Albert Einstein College of Medicine, Bronx, New York, NY, 10Department of Diagnostic Radiology, University of California, San Diego, CA, USA Abstract: The increasing incidence and high morbidity and mortality of hepatocellular carcinoma (HCC) have inspired the creation of the Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS). LI-RADS aims to reduce variability in exam interpretation, improve communication, facilitate clinical therapeutic decisions, reduce omission of pertinent information, and facilitate the monitoring of outcomes. LI-RADS is a dynamic process, which is updated frequently. In this article, we describe the LI-RADS 2014 version (v2014), which marks the second update since the initial version in 2011. Keywords: hepatocellular carcinoma, imaging, reporting, cirrhosis, hyperenhancement washout
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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 | 0,223 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».