In‐plane visibility of lesions using breast tomosynthesis and digital mammography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this work was to evaluate the visibility of simulated lesions in 2D digita mammography (DM) and breast tomosynthesis (BT) images of patients. METHODS: Images of the same women were acquired on both a DM system (Mammomat Novation, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany) and a BT prototype system adapted from the same type of DM system. Using the geometrical properties of the two systems, simulated lesions were projected and added to each DM image as well as to each BT projection image prior to 3D reconstruction. The same beam quality and approximately the same total absorbed dose to the glandular tissue were used for each breast image acquisition on the two systems. A series of four-alternative forced choice human observer experiments was conducted for each of five simulated lesion diameters: 0.2, 1, 3, 8, and 25 mm. An additional experiment was conducted for the 0.2 mm lesion in BT only at twice the dose level (BT2x). Threshold signal was defined as the lesion signal intensity required for a detectability index (d') of 2.5. Four medical physicists participated in all experiments. One experiment, consisting of 60 cases, was conducted per test condition (i.e., lesion size and signal combination). RESULTS: For the smallest lesions (0.2 mm), the threshold signal for DM was 21% lower than for BT at equivalent dose levels, and BT2x was 26% lower than DM. For the lesions larger than 1 mm, the threshold signal increased linearly (in log space) with the lesion diameter for both DM and BT, with DM requiring around twice the signal as BT. The difference in the threshold signal between BT and DM at each lesion size was statistically significant, except for the 0.2 mm lesion between BT2x and DM. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that low-signal lesions larger than 1.0 mm may be more visible in BT compared to DM, whereas 0.2 mm lesions may be better visualized with DM compared to BT, when compared at equal dose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».