S'abonner

A systematic review of automated feeder detection software for locoregional treatment of hepatic tumors - 29/07/20

Doi : 10.1016/j.diii.2020.01.011 
Z. Cui a, P.A. Shukla b, P. Habibollahi c, H.S. Park c, A. Fischman d, M.K. Kolber c,
a UT Southwestern Medical Center, 5323 Harry Hines Blvd., 75390-9003 Dallas, TX, USA 
b Division of Interventional Radiology, Department of Radiology, Rutgers New Jersey Medical School, MSB F-506, 07103 Newark, NJ, USA 
c Division of Vascular and Interventional Radiology, Department of Radiology, University of Texas Southwestern Medical Center, 75390 Dallas, TX, USA 
d Division of Vascular and Interventional Radiology, Department of Radiology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, 10029 New York, NY, USA 

Corresponding author at: Division of Vascular and Interventional Radiology, Department of Radiology, University of Texas Southwestern Medical Center, 5323 Harry Hines Boulevard, 75390 Dallas, TX, USA.Division of Vascular and Interventional Radiology, Department of Radiology, University of Texas Southwestern Medical Center5323 Harry Hines BoulevardDallas, TX75390USA

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
Article gratuit.

Connectez-vous pour en bénéficier!

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to perform a systematic review of current literature describing the efficacy and technical outcomes of transarterial liver therapies using automated feeder detection (AFD) software.

Materials and methods

This systematic review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. A structured search was performed in the PubMed, SCOPUS, and Embase databases of patients undergoing locoregional therapy of liver tumors utilizing AFD software. Demographic data, procedure data (including radiometrics) and tumor response rate were recorded. Where available, performance of AFD was compared to conventional digital subtraction angiography (DSA) and cone-beam CT (CBCT) without AFD.

Results

A total of 14 full-text manuscripts met inclusion criteria, comprising 1042 tumors in 604 patients (305 men, 156 women; mean age, 68.6±6.0 [SD] years), including 537 patients with hepatocellular carcinoma, 8 with metastases from neuroendocrine tumors, and 59 patients without reported etiology. Reported sensitivity of AFD ranged between 86% and 98.5%, compared to DSA alone (38% – 64%) or DSA in combination with CBCT (69% – 81%). Three studies reported tumor response by modified response evaluation criteria in solid tumors (mRECIST) guidelines, with complete response in the range of 60% – 69%.

Conclusion

AFD is a promising new technology for the identification of intrahepatic and extrahepatic tumor-feeding arteries and should be considered a useful adjunct to conventional DSA and CBCT in the treatment of liver tumors.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Cone-beam computed tomography, Liver neoplasm, Automated feeder detection, Angiography, Digital subtraction


Plan


© 2020  Société française de radiologie. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 101 - N° 7-8

P. 439-449 - juillet 2020 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Chest CT in COVID-19 pneumonia: A review of current knowledge
  • C. Jalaber, T. Lapotre, T. Morcet-Delattre, F. Ribet, S. Jouneau, M. Lederlin
| Article suivant Article suivant
  • Glioma-grade diagnosis using in-phase and out-of-phase T1-weighted magnetic resonance imaging: A prospective study
  • M. De Pardieu, S. Boucebci, G. Herpe, C. Fauche, S. Velasco, P. Ingrand, J.-P. Tasu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.