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Enregistrement W4381416209 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.2023047683

The Role of Calcium in Non-Invasively Imaging Breast Cancer: An Overview of Current and Modern Imaging Techniques

2023· review· en· W4381416209 sur OpenAlexaff
Lyndsay Simmons, Lisa Feng, Ali Fatemi‐Ardekani, Michael D. Noseworthy

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster UniversityHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingMammographyBreast cancerMagnetic resonance spectroscopic imagingCalciumRadiologyNuclear magnetic resonanceCancerMedicinePhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape of breast cancer diagnostics has significantly evolved over the past decade. With these changes, it is possible to provide a comprehensive assessment of both benign and malignant breast calcifications. The biochemistry of breast cancer and calcifications are thoroughly examined to describe the potential to characterize better different calcium salts composed of calcium carbonate, calcium oxalate, or calcium hydroxyapatite and their associated prognostic implications. Conventional mammographic imaging techniques are compared to available ones, including breast tomosynthesis and contrast-enhanced mammography. Additional methods in computed tomography and magnetic resonance imaging are discussed. The concept of using magnetic resonance imaging particularly magnetic susceptibility to characterize the biochemical characteristics of calcifications is described. As we know magnetic resonance imaging is safe and there is no ionization radiation. Experimental findings through magnetic resonance susceptibility imaging techniques are discussed to illustrate the potential for integrating this technique to provide a quantitative assessment of magnetic susceptibility. Under the right magnetic resonance imaging conditions, a distinct phase variability was isolated amongst different types of calcium salts.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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