[embedyt] https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=lLcmn0srZAo[\/embedyt]<\/p>\n
<\/p>\n
Li S, Liu J, Zhang F, et al.<\/p>\n
Novel T2 Mapping for Evaluating Cervical Cancer Features by Providing Quantitative T2 Maps and Synthetic Morphologic Images: A Preliminary Study [published online ahead of print, 2020 Aug 14].<\/p>\n
J Magn Reson Imaging<\/em>. 2020;10.1002\/jmri.27297. doi:10.1002\/jmri.27297<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27297<\/a><\/p>\n Este estudo retrospectivo de Li e cols. avaliou a utilidade dos valores de T2 na classifica\u00e7\u00e3o, gradua\u00e7\u00e3o e predi\u00e7\u00e3o da evid\u00eancia de invas\u00e3o do espa\u00e7o linfovascular (LVSI) em pacientes com c\u00e2ncer cervical.<\/p>\n O artigo inicia discutindo a import\u00e2ncia da avalia\u00e7\u00e3o por imagem das caracter\u00edsticas patol\u00f3gicas do c\u00e2ncer cervical para op\u00e7\u00f5es de tratamento e avalia\u00e7\u00e3o do progn\u00f3stico.<\/p>\n O grupo avaliou 63 pacientes com c\u00e2ncer cervical confirmado histopatologicamente com imagens ponderadas em T2 turbo spin echo, imagens eco-planares ponderadas em difus\u00e3o e sequ\u00eancia de mapeamento T2 acelerada. A sequ\u00eancia de mapeamento T2 forneceu mapas T2 quantitativos, bem como imagens sint\u00e9ticas ponderadas em T2. As imagens sint\u00e9ticas ponderadas em T2 foram geradas a partir dos valores dos mapas T2 quantitativos e foram comparadas \u00e0s imagens T2 convencionais. Os valores de T2 entre tumores bem\/moderadamente diferenciados em compara\u00e7\u00e3o com tumores pouco diferenciados foram significativamente diferentes (92,8 vs. 83,8 ms, p<0,05). Al\u00e9m disso, os tumores com LVSI tamb\u00e9m tiveram valores de T2 mais baixos (82,2 vs. 93,9 ms, p<0,05). Os valores de ADC tamb\u00e9m variaram significativamente entre tumor bem\/moderadamente diferenciado e pouco diferenciado; entretanto, n\u00e3o foram \u00fateis para a avalia\u00e7\u00e3o de LVSI. O grupo sugere que a capacidade do mapeamento T2 acelerado para produzir mapas T2 e imagens sint\u00e9ticas ponderadas em T2 e a capacidade de prever LVSI torna-o uma ferramenta \u00fatil para a avalia\u00e7\u00e3o e estadiamento do c\u00e2ncer cervical.<\/p>\n <\/p>\n Shih IL, Yen RF, Chen CA, et al.<\/p>\n PET\/MRI in Cervical Cancer: Associations Between Imaging Biomarkers and Tumor Stage, Disease Progression, and Overall Survival [published online ahead of print, 2020 Aug 14].<\/p>\n J Magn Reson Imaging<\/em>. 2020;e27311. doi:10.1002\/jmri.27311<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.1002\/jmri.27311<\/a><\/p>\n Shih e cols. conduziram este estudo prospectivo em 54 pacientes com c\u00e2ncer cervical rec\u00e9m-diagnosticado para avaliar as associa\u00e7\u00f5es entre os biomarcadores de imagem do PET\/RM e o est\u00e1gio do tumor, sobrevida livre de progress\u00e3o e sobrevida global. O PET\/RM foi obtido com imagens de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica 3T ponderadas em difus\u00e3o com valores b de 50 e 1000. Dois radiologistas mediram os valores de ADCmin<\/sub>, bem como os valores m\u00e9dio e m\u00e1ximo de SUV, o volume metab\u00f3lico tumoral (MTV) e a glic\u00f3lise total da les\u00e3o. Tumores avan\u00e7ados (T \u2265 1b2, M1, est\u00e1gio \u2265 IB3) e tumores com doen\u00e7a nodal (N1) tiveram menor valor ADCmin<\/sub> e alto MTV, MTV\/ADCmin<\/sub>. O SUVmax foi um preditor de sobrevida livre de progress\u00e3o, enquanto o ADCmin<\/sub> foi preditor de sobrevida global. O grupo concluiu que os biomarcadores de imagem PET\/RM est\u00e3o associados ao est\u00e1gio do tumor e \u00e0 sobrevida.<\/p>\n <\/p>\n Kocak B, Kus EA, Yardimci AH, Bektas CT, Kilickesmez O.<\/p>\n Machine Learning in Radiomic Renal Mass Characterization: Fundamentals, Applications, Challenges, and Future Directions [published online ahead of print, 2020 Aug 12].<\/p>\n AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;1-9. doi:10.2214\/AJR.19.22608<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22608<\/a><\/p>\n Este \u00e9 um artigo de revis\u00e3o que fornece uma vis\u00e3o geral do uso do machine learning<\/em> (ML) e deep learning<\/em> na caracteriza\u00e7\u00e3o de massas renais. A revis\u00e3o cobre conceitos fundamentais, aplica\u00e7\u00f5es atuais e desafios para a implementa\u00e7\u00e3o do machine learning<\/em> na caracteriza\u00e7\u00e3o de massas renais. O artigo descreve que a disponibilidade de muitas caixas de ferramentas de c\u00f3digo aberto, gratuitas e f\u00e1ceis de usar criou uma baixa barreira para a entrada do ML na radiologia, com usos atuais na caracteriza\u00e7\u00e3o de massa renal para incluir a determina\u00e7\u00e3o de les\u00f5es malignas e benignas, agressividade do tumor, subtipagem do tumor e radiogen\u00f4mica. Os autores sugerem que os conjuntos de dados maiores e novos algoritmos levar\u00e3o a possibilidades ilimitadas para ajudar a avan\u00e7ar no campo.<\/p>\n <\/p>\n Mehralivand S, Harmon SA, Shih JH, et al.<\/p>\n Multicenter Multireader Evaluation of an Artificial Intelligence-Based Attention Mapping System for the Detection of Prostate Cancer With Multiparametric MRI [published online ahead of print, 2020 Aug 5].<\/p>\n AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;1-10. doi:10.2214\/AJR.19.22573<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.19.22573<\/a><\/p>\n Mehralivand e cols. realizaram um estudo avaliando 152 pacientes com 274 les\u00f5es com comprova\u00e7\u00e3o de c\u00e2ncer de pr\u00f3stata em 5 institui\u00e7\u00f5es. Nove leitores diferentes avaliaram os estudos de RM multiparam\u00e9trica (mpRM) usando PIRADSv2 com e sem um sistema de detec\u00e7\u00e3o baseado em intelig\u00eancia artificial (IA). Quando os leitores usaram o sistema baseado em IA, eles s\u00f3 foram capazes de aceitar ou rejeitar as les\u00f5es que estavam dentro das caixas de aten\u00e7\u00e3o geradas pela IA. A sensibilidade geral para a detec\u00e7\u00e3o de les\u00f5es foi maior para o sistema baseado em IA (57,4% vs. 53,6% p = 0,073) com a \u00e1rea sob a curva de 77,5% para IA e 74,9% para mpRM sozinha. Houve concord\u00e2ncia moderada inter-leitores entre IA e mpRM sozinha, com maior sensibilidade para a detec\u00e7\u00e3o de les\u00e3o na zona de transi\u00e7\u00e3o pelo sistema baseado em IA. No geral, o grupo sugeriu que o sistema baseado em IA mostrou uma melhora significativa na detec\u00e7\u00e3o de les\u00f5es da zona de transi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n <\/p>\n Skaggs, A. W., Loehfelm, T. W., Fananapazir, G., Dall’era, M., & Corwin, M. T. (2020).<\/p>\n Utilization and Yield of CT Urography: Are the American Urological Association Guidelines for Imaging Patients With Asymptomatic Microscopic Hematuria Being Followed?<\/p>\n American Journal of Roentgenology<\/em>. doi:10.2214\/ajr.20.22998<\/p>\n http:\/\/doi.org\/10.2214\/ajr.20.22998<\/a><\/p>\n Skaggs e cols. realizaram uma revis\u00e3o retrospectiva de 419 pacientes com hemat\u00faria microsc\u00f3pica assintom\u00e1tica. Pacientes com etiologia benigna de hemat\u00faria ou malignidade urol\u00f3gica pr\u00e9via foram exclu\u00eddos. Dos 419 pacientes, 200 foram selecionados para determinar a adequa\u00e7\u00e3o, que foi definida como urin\u00e1lise com > 3 hem\u00e1cias por campo em grande aumento. Aproximadamente 29% dos 200 pacientes amostrados aleatoriamente n\u00e3o preencheram os crit\u00e9rios da Associa\u00e7\u00e3o Americana de Urologia para avalia\u00e7\u00e3o radiol\u00f3gica. Uma massa renal s\u00f3lida e uma poss\u00edvel massa na bexiga sem qualquer evid\u00eancia de neoplasia urotelial do trato superior foram identificados.<\/p>\n <\/p>\n Ueno Y, Tamada T, Takeuchi M, et al.<\/p>\n Vesicle Imaging and Data Reporting System (VI-RADS): Multi-institutional multi-reader diagnostic accuracy and inter-observer agreement study [published online ahead of print, 2020 Jul 29].<\/p>\n AJR Am J Roentgenol<\/em>. 2020;10.2214\/AJR.20.23604. doi:10.2214\/AJR.20.23604<\/p>\n https:\/\/doi.org\/10.2214\/AJR.20.23604<\/a><\/p>\n Este grupo realizou um estudo retrospectivo de 91 pacientes que teve como objetivo avaliar a concord\u00e2ncia interobservador e o desempenho diagn\u00f3stico do Sistema de Gera\u00e7\u00e3o de Imagens e Relat\u00f3rios de Dados Vesical (VI-RADS) na predi\u00e7\u00e3o da presen\u00e7a de c\u00e2ncer de bexiga com invas\u00e3o da camada muscular (MIBC). VI-RADS \u00e9 um sistema de pontua\u00e7\u00e3o de 5 pontos com o objetivo de estabelecer a probabilidade de MIBC com uma pontua\u00e7\u00e3o de 4\/5, sugerindo que a invas\u00e3o muscular \u00e9 prov\u00e1vel. A presen\u00e7a de invas\u00e3o muscular, em \u00faltima an\u00e1lise, exige que os pacientes sejam submetidos \u00e0 cistectomia radical. Neste estudo, o status<\/em> de invas\u00e3o muscular do tumor foi determinado usando cortes histol\u00f3gicos de ressec\u00e7\u00e3o transuretral do tumor ou cistectomia, e isso foi comparado com pontua\u00e7\u00f5es VI-RADS que foram atribu\u00eddas por 7 radiologistas com n\u00edveis de experi\u00eancia variados. Houve concord\u00e2ncia moderada a substancial entre leitores experientes e entre leitores experientes e inexperientes. A sensibilidade e especificidade de obter uma pontua\u00e7\u00e3o de 4 ou superior \u00e9 de 74,1% e 94,1% para leitores experientes e 63,9% e 86,4% para leitores inexperientes, respectivamente. O VI-RADS, em combina\u00e7\u00e3o com descobertas cl\u00ednicas, t\u00eam o potencial de permitir uma estratifica\u00e7\u00e3o do risco do c\u00e2ncer de bexiga mais sofisticada e potencialmente reduzir a repeti\u00e7\u00e3o desnecess\u00e1ria de ressec\u00e7\u00e3o transuretral.<\/p>\n <\/p>\n Lim CS, Abreu-Gomez J, Carrion I, Schieda N.<\/p>\n Prevalence of prostate cancer in PI-RADS version 2.1 transition zone ‘atypical nodules’ upgraded by abnormal diffusion weighted imaging: correlation with MRI-directed TRUS-guided targeted biopsy [published online ahead of print, 2020 Jul 29].<\/p>\nPET\/RM no C\u00e2ncer Cervical: Associa\u00e7\u00f5es Entre Biomarcadores de Imagem e Est\u00e1gio do Tumor, Progress\u00e3o da Doen\u00e7a e Sobrevida Global<\/strong><\/span><\/h5>\n
Machine Learning<\/em><\/strong> na Caracteriza\u00e7\u00e3o de Massa Renal Radi\u00f4mica: Fundamentos, Aplica\u00e7\u00f5es, Desafios e Dire\u00e7\u00f5es Futuras<\/strong><\/span><\/h5>\n
Avalia\u00e7\u00e3o Multic\u00eantrica e Multileitora de um Sistema de Mapeamento de Aten\u00e7\u00e3o Baseado em Intelig\u00eancia Artificial para a Detec\u00e7\u00e3o de C\u00e2ncer de Pr\u00f3stata com Resson\u00e2ncia Magn\u00e9tica Multiparam\u00e9trica<\/strong><\/span><\/h5>\n
Utiliza\u00e7\u00e3o e Rendimento da Urografia por TC: As Diretrizes da Associa\u00e7\u00e3o Americana de Urologia para Exames de Imagem em Pacientes com Hemat\u00faria Microsc\u00f3pica Assintom\u00e1tica Est\u00e3o Sendo Seguidas?<\/strong><\/span><\/h5>\n
Sistema de Gera\u00e7\u00e3o de Imagens e Relat\u00f3rios de Dados Vesical (VI-RADS): Precis\u00e3o de diagn\u00f3stico multi-institucional multi-leitor e estudo de concord\u00e2ncia interobservador<\/strong><\/span><\/h5>\n
Preval\u00eancia de c\u00e2ncer de pr\u00f3stata em \u201cn\u00f3dulos at\u00edpicos\u201d na zona de transi\u00e7\u00e3o no PI-RADS vers\u00e3o 2.1 atualizados por imagem anormal ponderada em difus\u00e3o: correla\u00e7\u00e3o com bi\u00f3psia transretal guiada por ultrassonografia com fus\u00e3o de imagem por resson\u00e2ncia magn\u00e9tica<\/strong><\/span><\/h5>\n