Perineural Invasion and Spread in Common Abdominopelvic Diseases: Imaging Diagnosis and Clinical Significance
Notice bibliographique
Résumé
Malignancies and other diseases may spread by multiple pathways, including direct extension, hematogenous spread, or via lymphatic vessels. A less-well-understood route is the peripheral nervous system, which is known as perineural spread (PNS). In addition to accounting for pain and other neurologic symptoms, PNS affects both disease prognosis and management. Although PNS is commonly discussed in relation to head and neck tumors, there is emerging data regarding PNS in abdominopelvic malignancies and other conditions such as endometriosis. Due to improved contrast and spatial resolution, perineural invasion, a finding heretofore diagnosed only at pathologic examination, can be detected at CT, MRI, and PET/CT. PNS most commonly manifests as abnormal soft-tissue attenuation extending along neural structures, and diagnosis of it is aided by optimizing imaging parameters, understanding pertinent anatomy, and becoming familiar with the typical neural pathways of spread that largely depend on the disease type and location. In the abdomen, the celiac plexus is a central structure that innervates the major abdominal organs and is the principal route of PNS in patients with pancreatic and biliary carcinomas. In the pelvis, the lumbosacral plexus and inferior hypogastric plexus are the central structures and principal routes of PNS in patients with pelvic malignancies. Although the imaging findings of PNS may be subtle, a radiologic diagnosis can have a substantial effect on patient care. Knowledge of anatomy and known routes of PNS and optimizing imaging parameters is of utmost importance in providing key information for prognosis and treatment planning. © RSNA, 2023 Supplemental material and the slide presentation from the RSNA Annual Meeting are available for this article. Quiz questions for this article are available through the Online Learning Center.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».