Characterization of canine metastatic pulmonary nodules on <sup>18</sup>F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography.
Notice bibliographique
Résumé
Background: F-FDG PET/CT) offers functional imaging capabilities and may improve metastasis detection and cancer staging. However, its role in evaluating pulmonary nodules in dogs is not well understood, and species-specific imaging parameters are lacking. Objective: F-FDG PET/CT, with a focus on associations among nodule size, location, and maximum standardized uptake value (SUVmax). Animals and procedure: F-FDG PET/CT in dogs with aggressive cancer were retrospectively reviewed by a Board-certified radiologist. Descriptive and analytical statistical analyses were done to assess relationships between imaging factors. Results: < 0.001). Nodule location did not significantly affect SUVmax. Furthermore, using a proposed SUVmax cutoff of 2.5 obtained from a human guideline, 34.9% (38/109) of nodules were classified as nonmalignant. Conclusion and clinical relevance: F-FDG PET/CT imaging in canine oncology and highlight the need for a dog-specific SUVmax threshold to improve diagnostic accuracy. We emphasize the need for larger prospective studies to refine interpretation of SUVmax values for metastatic pulmonary nodules in dogs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».