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Record W2064533535 · doi:10.1055/s-0030-1252720

Nierenzellkarzinom in der Perfusions-CT: erste klinische Erfahrungen

2010· article· de· W2064533535 on OpenAlexaff
Sonja Kandel, Henning Meyer, Christian Kloeters, Patrick A. Hein, Patrik Rogalla

Bibliographic record

VenueRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2010
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicRenal cell carcinoma treatment
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsNuclear medicineMedicineChemistryPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ziele: Durch die 320-Schicht-CT ist es erstmals möglich, beide Nieren in einer Perfusionsuntersuchung vollständig abzubilden. Ziel der Untersuchung war herauszufinden, wie sich Nierenzellkarzinome in der Perfusionsdarstellung verhalten. Methode: 30 Patienten mit klinisch hochgradigem Verdacht auf Nierenzell-Karzinom wurden im Rahmen des Stagings am 320-Schicht-CT untersucht. Das Untersuchungsprotokoll enthielt nach einer Niedrigdosis-Nativ-CT der Nieren eine dynamische Serie von 17 Scans, jeweils mit 80–100kV, 45mAs und 0,5s Rotationszeit. Mit einem Fluss von 8–10ml/s wurden 60ml Kontrastmittel injiziert. Ausgewertet wurden die absoluten Perfusionswerte über Festlegung eine ROI in der Aorta und jeweils im Nierenparenchym (unter Ausschluss erkennbarer Gefäße) sowie repräsentativ im jeweils dargestellten Tumor. Alle Serien mussten zur Bewegungskorrektur registriert werden. Farbbilder konnten sowohl mittels Slope-Technik als auch einen Patlak-Plot dargestellt werden. Ergebnis: Bei 7 von 23 Patienten waren die Nieren im 16-cm-Feld nicht vollständig abgebildet, es fehlte jeweils ein Polabschnitt von etwa 1cm. Bei weiteren 7 Patienten rutschte eine der beiden Nieren durch unterschiedliche Atembewegungen partiell aus dem Untersuchungsfeld, die Auswertung war jedoch nach Bildregistrierung nicht beeinträchtigt, da die Tumoren stets vollständig dargestellt waren. Die Perfusion der Nieren lag zwischen 1,422 und 3,206min-1 (Mittel: 2,625, SD: 0,632), die der Karzinome zwischen 0,075 und 1,485min-1 (Mittel: 0,584, SD: 0,267). Schlussfolgerung: Die 320-Schicht-CT ermöglicht die fast vollständige Abbildung beider Nieren in einer Untersuchung. Plötzliche Atembewegungen stellten die größte Hürde für die Bildregistrierung dar. Alle Karzinome konnten aufgrund ihrer Perfusionswerte eindeutig von gesundem Nierengewebe unterschieden werden. Korrespondierender Autor: Kandel S University of Toronto, Medical Imaging, 585 University Avenue, M5G 2N2, Toronto E-Mail: sonja.kandel@uhn.on.ca Perfusion - CT - Nierenzellkarzinom

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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