Ultrasound shear wave viscoelastography to characterize liver nodules
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose . To investigate the diagnostic performance of ultrasound (US)-based shear wave speed (SWS), shear wave attenuation (SWA), and combination of them as shear wave viscoelastography (SWVE) methods in patients undergoing US to characterize focal liver nodules. Materials and methods . In this prospective cross-sectional study, 70 patients with 72 nodules were enrolled. Investigational US and clinical magnetic resonance imaging (MRI) examinations were performed in all participants. The composite reference standard included MRI or histopathology to differentiate benign and malignant nodules. A linear discriminant analysis (LDA) was used to assess the combination of SWVE methods. Analyzes included Mann–Whitney U test, receiver operating characteristic analysis, and computation of sensitivity and specificity at the point that maximized the Youden index. Results . Mean SWS was significantly higher in malignant than benign nodules (2.49 ± 0.76 m s −1 vs. 1.72 ± 0.70, p < 0.001), whereas SWA was lower (0.56 ± 0.30 vs. 1.10 ± 0.43 Np/m/Hz, p < 0.001). To differentiate between malignant and benign nodules, SWS with a threshold of 2.43 m s −1 achieved a sensitivity of 0.54 (95% confidence interval (CI): 0.38-0.69) and a specificity of 0.88 (CI: 0.74-0.95). SWA with a threshold of 0.81 Np/m/Hz yielded a sensitivity of 0.81 (CI: 0.66-0.90) and a specificity of 0.74 (CI: 0.58-0.86). Combining these SWVE methods using a LDA resulted in a sensitivity of 0.81 (CI: 0.66-0.91) and a specificity of 0.86 (CI: 0.71-0.94). Conclusion . Malignant nodules had higher SWS and lower SWA than benign ones. The combination of SWS and SWA in a LDA classification algorithm increased the diagnostic performance.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».