Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging in the liver: comparison of mono-, bi- and tri-exponential modelling at 3.0-T.

PURPOSE: To determine whether a mono-, bi- or tri-exponential model best fits the intravoxel incoherent motion (IVIM) diffusion-weighted imaging (DWI) signal of normal livers. MATERIALS AND METHODS: The pilot and validation studies were conducted in 38 and 36 patients with normal livers, respectively. The DWI sequence was performed using single-shot echoplanar imaging with 11 (pilot study) and 16 (validation study) b values. In each study, data from all patients were used to model the IVIM signal of normal liver. Diffusion coefficients (Di ± standard deviations) and their fractions (fi ± standard deviations) were determined from each model. The models were compared using the extra sum-of-squares test and information criteria. RESULTS: The tri-exponential model provided a better fit than both the bi- and mono-exponential models. The tri-exponential IVIM model determined three diffusion compartments: a slow (D1 = 1.35 ± 0.03 × 10(-3) mm(2)/s; f1 = 72.7 ± 0.9 %), a fast (D2 = 26.50 ± 2.49 × 10(-3) mm(2)/s; f2 = 13.7 ± 0.6 %) and a very fast (D3 = 404.00 ± 43.7 × 10(-3) mm(2)/s; f3 = 13.5 ± 0.8 %) diffusion compartment [results from the validation study]. The very fast compartment contributed to the IVIM signal only for b values ≤15 s/mm(2) CONCLUSION: The tri-exponential model provided the best fit for IVIM signal decay in the liver over the 0-800 s/mm(2) range. In IVIM analysis of normal liver, a third very fast (pseudo)diffusion component might be relevant. KEY POINTS: ? For normal liver, tri-exponential IVIM model might be superior to bi-exponential ? A very fast compartment (D = 404.00 ± 43.7 × 10 (-3)  mm (2) /s; f = 13.5 ± 0.8 %) is determined from the tri-exponential model ? The compartment contributes to the IVIM signal only for b ≤ 15 s/mm (2.)

Análisis de logs con soluciones Big Data e integración con BI corporativo

En este trabajo se hace una evaluación de la solución Big Data Hadoop como alternativa de almacenamiento y procesado de elevados volúmenes de datos en comparación con modelos relacionales tradicionales en un Enterprise Data Warehouse (EDW) corporativo, y de cómo ésta es capaz de integrarse con las herramientas de visualización típicas de las suites Business Intelligence.

Classificação BI-RADS™: categorização de 4.968 mamografias

Seguindo o modelo adotado pelo Colégio Americano de Radiologia, utilizamos o método BI-RADS™ (Breast Imaging Reporting and Data System) numa análise regional retrospectiva de 4.968 mamogramas, para categorizar e avaliar a freqüência dos achados mamográficos, distribuindo-os nos diferentes grupos desta classificação. Das 4.968 mamografias foram laudadas 44,4% (n = 2.208) como negativas, 46,3% (n = 2.305) como achados mamográficos benignos, 7,5% (n = 374) como achados mamográficos provavelmente benignos, 0,98% (n = 49) como achados mamográficos suspeitos e 0,72% (n = 36) como achados mamográficos altamente suspeitos. O estudo também demonstra a importância da uniformização do laudo mamográfico, através da aplicação da classificação BI-RADS™, sobretudo como preditor de malignidade, bem como na avaliação da conduta a ser seguida.

Submissão às recomendações do BI-RADS™ por médicos e pacientes: análise preliminar de 3.000 exames realizados em uma clínica particular

O Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS™) do American College of Radiology é um sistema que objetiva padronizar o laudo mamográfico, reduzir os fatores de confusão na descrição e interpretação das imagens e facilitar a emissão do resultado final do exame. OBJETIVO: Buscar identificar o grau de submissão das mulheres e médicos às recomendações do BI-RADS em Goiânia, GO. MATERIAIS E MÉTODOS: Foram avaliadas, prospectivamente, 3.000 mulheres submetidas à mamografia em um serviço radiológico particular em Goiânia (janeiro a dezembro de 2002). Os laudos foram emitidos de acordo com o BI-RADS. As mulheres classificadas nas categorias 0, 3, 4 e 5 foram acompanhadas por contato telefônico. RESULTADOS: Mulheres que se recusaram a seguir orientação: categorias 0 (11,5%), 3 (13,8%), 4 (28%) e 5 (0%). Não houve orientação médica para seguir recomendação: categorias 0 (18,2%), 3 (17%), 4 (20%). Mulheres que se submeteram à recomendação: categorias 0 (1,8%), 3 (5,7%), 4 (40%), 5 (100%). Perdidas no seguimento: categorias 0 (68,5%), 3 (39%) e 4 (12%). CONCLUSÃO: É baixa a submissão às recomendações do BI-RADS nas categorias 0 e 3, e moderada na categoria 4. Aproximadamente 30% das mulheres classificadas na categoria 0 não se submeteram à avaliação adicional por imagem, por recusa própria ou por falta de orientação médica.

Predição de malignidade em pacientes das categorias 4 e 5 BI-RADS™

Foi realizado estudo retrospectivo, de agosto de 1999 a junho de 2002, que selecionou 6.999 laudos mamográficos consecutivos que seguiram a padronização Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS™). Neste estudo objetivamos uma análise regional de achados mamográficos categorias 4 e 5 BI-RADS, que foram recomendados a estudo histopatológico, avaliando a sensibilidade do método nessas categorias como indicador de malignidade. Foram laudados 43,65% (n = 3.055) como negativos, 47,36% (n = 3.315) como achados mamográficos benignos, 7,47% (n = 523) como achados mamográficos provavelmente benignos, 0,87% (n = 61) como achados mamográficos suspeitos e 0,64% (n = 45) como achados mamográficos altamente suspeitos. Das pacientes das categorias 4 (61 pacientes) e 5 (45 pacientes), todas encaminhadas à biópsia, foram obtidos resultados histopatológicos de 27 da categoria 4 (44,26%) e de 27 da categoria 5 (60%). Das pacientes da categoria 4, obteve-se 55,55% (n = 15) de lesões malignas, e das pacientes da categoria 5, obteve-se 96,29% (n = 26) de lesões malignas. O estudo mostra o alto valor preditivo positivo de malignidade da categoria 5 BI-RADS e a necessidade real de prosseguimento da investigação das mamografias categoria 4 BI-RADS.

Breast imaging reporting and data system (BI-RADS™): como tem sido utilizado?

O Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS™), do American College of hRadiology, foi concebido para padronizar o laudo mamográfico e reduzir os fatores de confusão na descrição e interpretação das imagens, além de facilitar o monitoramento do resultado final. OBJETIVO: Identificar a maneira como vem sendo utilizado o BI-RADS™, gerando informações que possam auxiliar o Colégio Brasileiro de Radiologia a desenvolver estratégias para aperfeiçoar o seu uso. MATERIAIS E MÉTODOS: Os dados foram coletados na cidade de Goiânia, GO. Foram solicitados os exames de mamografia anteriores a todas as mulheres que se dirigiram ao serviço para realização de mamografia entre janeiro/2003 e junho/2003. Foram incluídos na análise exames anteriores, realizados entre 1/7/2001 e 30/6/2003. RESULTADOS: Foram coletados 104 laudos anteriores, emitidos por 40 radiologistas de 33 diferentes serviços. Dos 104 laudos, 77% (n = 80) utilizavam o BI-RADS™. Destes, apenas 15% (n = 12) eram concisos, nenhum utilizava a estrutura e organização recomendadas pelo sistema, 98,75% (n = 79) não respeitavam o léxico e 65% (n = 51) não faziam recomendação de conduta. CONCLUSÃO: O BI-RADS™, apesar de bastante utilizado, não foi reconhecido como sistema para padronização dos laudos. Foi usado quase exclusivamente como forma de classificação final dos exames.