SIU-ICUD: Comprehensive Imaging in Prostate Cancer—A Focus on MRI and Micro-Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The diagnostic approach to prostate cancer (PCa) has evolved from systematic biopsies to imaging-guided strategies that improve detection of clinically significant PCa (csPCa) while reducing overdiagnosis. Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) has emerged as the gold standard for pre-biopsy evaluation, while micro-ultrasound (MicroUS) offers a promising alternative with real-time imaging capabilities. Methods: We examined the principles, image interpretation frameworks (Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) and Prostate Risk Identification using Micro UltraSound (PRI-MUS)), and clinical applications of mpMRI and MicroUS, comparing their diagnostic accuracy in biopsy-naïve patients, repeat biopsy scenarios, active surveillance, and staging. Results: mpMRI improves csPCa detection, reduces unnecessary biopsies, and enhances risk stratification. Landmark studies such as PRECISION (Prostate Evaluation for Clinically Important Disease: Sampling Using Image Guidance or Not?) and PRIME (Prostate Imaging Using MRI±Contrast Enhancement) confirm its superiority over systematic biopsy. However, mpMRI remains resource-intensive, with limitations in accessibility and interpretation variability. Conversely, MicroUS, with its high-resolution real-time imaging, shows non-inferiority to mpMRI and potential advantages in magnetic resonance imaging (MRI)-ineligible patients. It improves lesion visualization and biopsy targeting, with ongoing trials such as OPTIMUM (Optimization of prostate biopsy—Micro-Ultrasound versus MRI) evaluating its standalone efficacy. Conclusions: mpMRI and MicroUS are complementary modalities in PCa diagnosis. While mpMRI remains the preferred imaging standard, MicroUS offers an alternative, particularly in patients with MRI contraindications. Combining these techniques could enhance diagnostic accuracy, reduce unnecessary interventions, and refine active surveillance strategies. Future research should focus on integrating both modalities into standardized diagnostic pathways for a more individualized approach.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».