Validità degli US nel predire la metastasi dei CLN nei pazienti con OSCC
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Il carcinoma orale a cellule squamose (OSCC) è il tumore maligno più comune al mondo, nonostante i progressi nella diagnosi e nell'imaging radiologico. L'ecografia può migliorare l'accuratezza diagnostica, ma i buoni risultati dipendono dalla competenza dell'operatore. In questo libro abbiamo presentato due metodi che possono aiutare a prevedere le immagini dei linfonodi cervicali metastatici (CLN) nei pazienti con OSCC, indipendentemente dai criteri diagnostici ecografici (US) e dalla competenza dell'operatore: 1. Un modello discriminante che dipende dai criteri statunitensi maggiormente p...
Il carcinoma orale a cellule squamose (OSCC) è il tumore maligno più comune al mondo, nonostante i progressi nella diagnosi e nell'imaging radiologico. L'ecografia può migliorare l'accuratezza diagnostica, ma i buoni risultati dipendono dalla competenza dell'operatore. In questo libro abbiamo presentato due metodi che possono aiutare a prevedere le immagini dei linfonodi cervicali metastatici (CLN) nei pazienti con OSCC, indipendentemente dai criteri diagnostici ecografici (US) e dalla competenza dell'operatore: 1. Un modello discriminante che dipende dai criteri statunitensi maggiormente predittivi di metastasi. L'equazione del modello fornisce al medico una guida probabilistica affidabile per la gestione delle metastasi ai LN cervicali. Aiuta a gestire i LN controversi in pazienti con metastasi a basso rischio da tenere sotto osservazione piuttosto che eseguire biopsie e dissezioni del collo successive. 2. Un codice di programmazione che funziona indipendentemente dai criteri diagnostici statunitensi e dall'esperienza dell'operatore. La tecnica del codice si basa sul centro del grafico (C.O.G) nell'asse Y del calcolo dell'istogramma per l'area del nodo. A nostra conoscenza, questo potrebbe essere il primo studio che ha utilizzato il C.O.G dell'istogramma dell'immagine per diagnosticare le CLN metastatiche.
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