Adrenal Masses: Characterization with Combined Unenhanced and Delayed Enhanced CT

医学 腺瘤 放射科 冲刷 核医学 计算机断层摄影 活检 静脉造影剂 肾上腺腺瘤 断层摄影术 计算机断层摄影术 病理 内科学
作者
Elaine M. Caoili,Melvyn Korobkin,Isaac R. Francis,Richard H. Cohan,Joel F. Platt,N. Reed Dunnick,Kartik I. Raghupathi
出处
期刊:Radiology [Radiological Society of North America]
卷期号:222 (3): 629-633 被引量:691
标识
DOI:10.1148/radiol.2223010766
摘要

PURPOSE: To assess the accuracy of a dedicated adrenal computed tomographic (CT) protocol. MATERIALS AND METHODS: One hundred sixty-six adrenal masses were evaluated with a protocol consisting of unenhanced CT, and, for those with attenuation values greater than 10 HU, contrast material-enhanced and delayed enhanced CT. Attenuation values and enhancement washout calculations were obtained. An adenoma was diagnosed if a mass had an attenuation value of 10 HU or less at unenhanced CT or a percentage enhancement washout value of 60% or higher. RESULTS: The final diagnosis was adenoma in 127 masses and non-adenoma in 39. Masses measuring more than 10 HU on unenhanced CT scans were confirmed at biopsy (n = 28) or were examined for stability or change in size at follow-up CT performed at a minimum interval of 6 months (n = 33). Thirty-six (92%) of 39 non-adenomas and 124 (98%) of 127 adenomas were correctly characterized. The sensitivity and specificity of this protocol were 98% and 92%, respectively. This protocol correctly characterized 160 (96%) of 166 masses. CONCLUSION: With a combination of unenhanced and delayed enhanced CT, nearly all adrenal masses can be correctly categorized as adenomas or non-adenomas.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
完美世界应助魄罗bro采纳,获得10
刚刚
刚刚
昏睡的傲珊完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
理想三旬完成签到 ,获得积分10
3秒前
张宇发布了新的文献求助10
4秒前
终抵星空发布了新的文献求助10
5秒前
科目三应助不安寄容采纳,获得10
5秒前
6秒前
酷酷卡卡发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI6.3应助yzr01采纳,获得30
8秒前
李爱国应助留胡子的大楚采纳,获得10
9秒前
魄罗bro发布了新的文献求助10
10秒前
虚心的不二完成签到 ,获得积分10
13秒前
16秒前
科研通AI6.4应助积极从蕾采纳,获得10
16秒前
17秒前
Akim应助失眠书双采纳,获得30
17秒前
Yukii完成签到,获得积分10
17秒前
大模型应助林林采纳,获得10
20秒前
郝富完成签到,获得积分0
20秒前
20秒前
22秒前
ZIYUNI完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
欢乐豆完成签到 ,获得积分20
25秒前
28秒前
28秒前
Requiem发布了新的文献求助10
28秒前
咧咧咧发布了新的文献求助10
32秒前
Timezzz完成签到,获得积分10
33秒前
终抵星空完成签到,获得积分10
33秒前
33秒前
cij123完成签到,获得积分10
33秒前
科研通AI6.2应助默默毛豆采纳,获得10
33秒前
乔达摩完成签到 ,获得积分0
34秒前
研友_惊鸿发布了新的文献求助10
34秒前
Timezzz发布了新的文献求助10
35秒前
baobaoxiong完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Health Psychology 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7590835
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9168195
关于积分的说明 19624092
捐赠科研通 7169745
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267407
关于科研通互助平台的介绍 2432220
邀请新用户注册赠送积分活动 2259642