Contrast‐Enhanced Ultrasound of the Ovary Technique and Lexicon Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis of ovarian malignancy in radiology is challenging, as there is significant overlap in imaging appearances along the spectrum of benign to malignant disease. In 2021, the American College of Radiology introduced the Ovarian-Adnexal Reporting and Data System (O-RADS) to standardize lesion description and improve consistency of interpretation and management of suspicious masses based on standard greyscale and Doppler ultrasound. Although endovaginal ultrasound (EVS) is well-established as a first-line investigation for ovarian lesions, it previously lacked the ability to show blood flow at the capillary level, severely limiting its contribution to patient care. The introduction of microbubble contrast agents and the subsequent development of contrast-enhanced ultrasound (CEUS) software techniques for endovaginal probes have allowed ultrasound to characterize perfusion-level vascularity of ovarian masses comparable to magnetic resonance (MR) and computed tomography (CT) scans. Today, there is limited North American literature addressing the utilization of CEUS in ovarian cancer. Given the advantages of EVS and CEUS, we propose a lexicon to standardize the description of qualitative and quantitative CEUS parameters with respect to ovarian masses. We emphasize the need for future development of specific CEUS criteria, including quantitative thresholds to aid in the differentiation of benign and malignant blood flow criteria. Our recommendation includes a safe, non-invasive, readily available technique, which provides high accuracy for diagnosis.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
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 ».