Current Applications of PET/MR: Part II: Clinical Applications II
Notice bibliographique
Résumé
Due to the major improvements in the hardware and image reconstruction algorithms, positron emission tomography/magnetic resonance imaging (PET/MR) is now a reliable state-of-the-art hybrid modality in medical practice. Currently, it can provide a broad range of advantages in preclinical and clinical imaging compared to single-modality imaging. In the second part of this review, we discussed the further clinical applications of PET/MR. In the chest, PET/MR has particular potential in the oncology setting, especially when utilizing ultrashort/zero echo time MR sequences. Furthermore, cardiac PET/MR can provide reliable information in evaluating myocardial inflammation, cardiac amyloidosis, myocardial perfusion, myocardial viability, atherosclerotic plaque, and cardiac masses. In gastrointestinal and hepato-pancreato-biliary malignancies, PET/MR is able to precisely detect metastases to the liver, being superior over the other imaging modalities. In genitourinary and gynaecology applications, PET/MR is a comprehensive diagnostic method, especially in prostate, endometrial, and cervical cancers. Its simultaneous acquisition has been shown to outperform other imaging techniques for the detection of pelvic nodal metastases and is also a reliable modality in radiation planning. Lastly, in haematologic malignancies, PET/MR can significantly enhance lymphoma diagnosis, particularly in detecting extra-nodal involvement. It can also comprehensively assess treatment-induced changes. Furthermore, PET/MR may soon become a routine in multiple myeloma management, being a one-stop shop for evaluating bone, bone marrow, and soft tissues.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».