Detection of solid and subsolid pulmonary nodules with lung MRI: performance of UTE, T1 gradient-echo, and single-shot T2 fast spin echo
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although MRI is a radiation-free imaging modality, it has historically been limited in lung imaging due to inherent technical restrictions. The aim of this study is to explore the performance of lung MRI in detecting solid and subsolid pulmonary nodules using T1 gradient-echo (GRE) (VIBE, Volumetric interpolated breath-hold examination), ultrashort time echo (UTE) and T2 Fast Spin Echo (HASTE, Half fourier Single-shot Turbo spin-Echo). METHODS: Patients underwent a lung MRI in a 3 T scanner as part of a prospective research project. A baseline Chest CT was obtained as part of their standard of care. Nodules were identified and measured on the baseline CT and categorized according to their density (solid and subsolid) and size (> 4 mm/ ≤ 4 mm). Nodules seen on the baseline CT were classified as present or absent on the different MRI sequences by two thoracic radiologists independently. Interobserver agreement was determined using the simple Kappa coefficient. Paired differences were compared using nonparametric Mann-Whitney U tests. The McNemar test was used to evaluate paired differences in nodule detection between MRI sequences. RESULTS: Thirty-six patients were prospectively enrolled. One hundred forty-nine nodules (100 solid/49 subsolid) with mean size 10.8 mm (SD = 9.4) were included in the analysis. There was substantial interobserver agreement (k = 0.7, p = 0.05). Detection for all nodules, solid and subsolid nodules was respectively; UTE: 71.8%/71.0%/73.5%; VIBE: 61.6%/65%/55.1%; HASTE 72.4%/72.2%/72.7%. Detection rate was higher for nodules > 4 mm in all groups: UTE 90.2%/93.4%/85.4%, VIBE 78.4%/88.5%/63.4%, HASTE 89.4%/93.8%/83.8%. Detection of lesions ≤4 mm was low for all sequences. UTE and HASTE performed significantly better than VIBE for detection of all nodules and subsolid nodules (diff = 18.4 and 17.6%, p = < 0.01 and p = 0.03, respectively). There was no significant difference between UTE and HASTE. There were no significant differences amongst MRI sequences for solid nodules. CONCLUSIONS: Lung MRI shows adequate performance for the detection of solid and subsolid pulmonary nodules larger than 4 mm and can serve as a promising radiation-free alternative to CT.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».