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Erschienen in: Annals of Surgical Oncology 3/2019

10.10.2019 | ASO Author Reflections

ASO Author Reflections: HCC in LIRADS Lesions—Neither the Exception nor the Rule

verfasst von: Ephraim Shin-Tian Tang, MD, MSc, FRCSC, Sulaiman Nanji, MD, PhD, FRCSC

Erschienen in: Annals of Surgical Oncology | Sonderheft 3/2019

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Excerpt

While the Liver Imaging Reporting and Data System (LIRADS) classification scheme has gained widespread acceptance, the cumulative incidence of hepatocellular carcinoma (HCC) within each diagnostic category remains poorly defined, and the ACR has called for further studies to define the frequencies within these populations.1 As a result, there is considerable uncertainty related to the management of indeterminate observations, especially with LIRADS 3 and 4 observations. To this end, we sought to quantify the cumulative frequency of HCCs within high and intermediate LIRADS categories in as unbiased a fashion as possible. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Mitchell DG, Bruix J, Sherman M, Sirlin CB. LI-RADS (Liver Imaging Reporting and Data System): summary, discussion, and consensus of the LI-RADS Management Working Group and future directions. Hepatology. 2015;61(3):1056–65.CrossRef Mitchell DG, Bruix J, Sherman M, Sirlin CB. LI-RADS (Liver Imaging Reporting and Data System): summary, discussion, and consensus of the LI-RADS Management Working Group and future directions. Hepatology. 2015;61(3):1056–65.CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Tang EST, Hall G, Yu D, et al. Predictors and cumulative frequency of hepatocellular carcinoma in high and intermediate LI-RADS lesions: a cohort study from a Canadian academic institution. Ann Surg Oncol. 2019;26:2560–7.CrossRef Tang EST, Hall G, Yu D, et al. Predictors and cumulative frequency of hepatocellular carcinoma in high and intermediate LI-RADS lesions: a cohort study from a Canadian academic institution. Ann Surg Oncol. 2019;26:2560–7.CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Yasaka K, Akai H, Abe O, Kiryu S. Deep learning with convolutional neural network for differentiation of liver masses at dynamic contrast-enhanced CT: a preliminary study. Radiology. 2018;286(3):887–96.CrossRef Yasaka K, Akai H, Abe O, Kiryu S. Deep learning with convolutional neural network for differentiation of liver masses at dynamic contrast-enhanced CT: a preliminary study. Radiology. 2018;286(3):887–96.CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Xu X, Zhang HL, Liu QP, et al. Radiomic analysis of contrast-enhanced CT predicts microvascular invasion and outcome in hepatocellular carcinoma. J Hepatol. 2019;70:1133–44.CrossRef Xu X, Zhang HL, Liu QP, et al. Radiomic analysis of contrast-enhanced CT predicts microvascular invasion and outcome in hepatocellular carcinoma. J Hepatol. 2019;70:1133–44.CrossRef
Metadaten
Titel
ASO Author Reflections: HCC in LIRADS Lesions—Neither the Exception nor the Rule
verfasst von
Ephraim Shin-Tian Tang, MD, MSc, FRCSC
Sulaiman Nanji, MD, PhD, FRCSC
Publikationsdatum
10.10.2019
Verlag
Springer International Publishing
Erschienen in
Annals of Surgical Oncology / Ausgabe Sonderheft 3/2019
Print ISSN: 1068-9265
Elektronische ISSN: 1534-4681
DOI
https://doi.org/10.1245/s10434-019-07896-6

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