Imaging Features of Hyaluronic Injectable Nipple Filler
Notice bibliographique
Résumé
An asymptomatic 43-year-old woman was recalled from a baseline screening mammogram for extensive bilateral retroareolar linear branching calcifications extending into the nipples (Figure 1). The patient also had normal-appearing retro-pectoral bilateral silicone implants (not shown). When the patient returned for diagnostic breast US, she reported that she had an injection of hyaluronic acid into her nipples performed 2 years ago for cosmesis. Targeted breast US demonstrated scattered calcifications with mildly prominent ducts in the subareolar regions bilaterally (Figure 2). The bilateral calcifications were assessed as benign given the clinical history of bilateral injections and the absence of other significant or suspicious imaging findings. Similar mammographic calcifications after hyaluronic acid nipple injections were described in a case report by Dow and Molleran (1). The use of hyaluronic acid–based fillers for enhanced nipple-areolar complex projection is a relatively new procedure (2). An injectable filler more typically used for facial cosmesis is utilized with the goal of increased nipple fullness. There has been a recent increase in interest in this technique since its use by celebrities has been promoted in the mainstream media. Breast radiologists should be aware of the breast imaging appearance after these injections to avoid unnecessary interventions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».