A practical approach to PET/MRI: Common abdominal pathology in oncology
Notice bibliographique
Résumé
1234 Learning Objectives 1. Review the appearance of common abdominal pathology on MRI. 2. Discuss the added value which MRI may provide to PET/CT in oncology patients. 3. Provide illustrative examples where MRI may serve as a problem-solving tool for non-revealing or confounding PET/CT in oncology patients. Both PET and MRI are important imaging modalities that provide unique and often complementary information of significant clinical value. Hybrid PET/MRI scanners have recently become commercially available for clinical use. Knowledge of MRI, its clinical applications and the appearance of frequently encountered pathology is essential for all imaging physicians who will be involved in reading PET/MRI, whether they are trained in nuclear medicine, radiology or both. This knowledge will allow accurate correlation of PET and MR studies and help guide recommendations for follow-up imaging when appropriate. The aim of this paper is to review the MRI characteristics of commonly encountered abdominal pathology, to discuss the added or complementary value which MRI may provide to PET/CT in oncology patients, and to highlight scenarios where MRI may serve as a problem-solving tool for non-revealing or confounding PET/CT in this patient population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,017 |
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 ».