Imaging Findings in Cirrhotic Liver: Pearls and Pitfalls for Diagnosis of Focal Benign and Malignant Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Cirrhosis is the end stage of chronic liver disease and causes architectural distortion and perfusional anomalies. It is a major risk factor for developing hepatocellular carcinoma (HCC). Common disease entities in noncirrhotic livers, such as hemangiomas, can be rare in cirrhotic livers, and benign entities such as confluent hepatic fibrosis and focal nodular hyperplasia–like lesions may mimic the appearance of malignancies,. HCC usually has typical imaging characteristics, such as the major features established by the Liver Imaging Reporting and Data System. However, HCC can also have a spectrum of atypical or uncommon appearances, such as cystic HCC, hypovascular HCC, or macroscopic fat–containing HCC. HCCs with certain genetic mutations such as CTNNB-1–mutated HCC can harbor unique imaging features not seen in other types of HCC. In addition, malignancies that are less common than HCC, such as cholangiocarcinoma and metastases, which can be difficult to differentiate, can still occur in cirrhotic livers. Atypical imaging features of benign and malignant lesions can be challenging to accurately diagnose. Therefore, familiarity with these features and an understanding of the prevalence of disease entities in cirrhotic livers are key in the daily practice of radiologists for evaluation of cirrhotic livers. The authors illustrate the typical and atypical features of benign and malignant lesions in cirrhosis and discuss the technical pitfalls and unique advantages associated with various imaging modalities in assessing cirrhotic livers, including noncontrast and contrast-enhanced US, CT, and MRI.
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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 | 0,001 | 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 ».