A full inversion unconstrained ultrasound elastography technique for prostate cancer assessment
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer detection at early stage is very critical for desirable treatment outcome. In fact prostate cancer can be cured, if it is detected at early stage. Among imaging modalities used for cancer assessment, ultrasound elastography is emerging as an effective clinical tool for prostate and breast cancer diagnosis. Current clinical ultrasound elastography systems utilize strain imaging where tissue strain images are generated to approximate the tissue elastic modulus distribution. While strain images can be generated in real-time fashion, they lack the accuracy necessary for having high sensitivity and specificity. To improve strain imaging, researchers have developed full inversion based elastography techniques. These techniques are not based on simplifying assumptions such as tissue stress uniformity leading to accurate elastic modulus reconstruction. The drawback of these techniques, however, is that they are computationally intensive, hence are not suitable for real-time imaging. Among these techniques, a constrained elastography technique was developed which showed promising results as long as the tumor geometry can be obtained accurately from the imaging modality used in conjunction with elastography. This requirement is not easy to fulfill, especially with ultrasound imaging. To address this issue, we present an unconstrained full inversion ultrasound elastography method for prostate cancer imaging where knowledge of tissue geometry is not necessary. Tissue elastic modulus reconstruction in the proposed elastography technique is iterative, where each iteration involves tissue stress computation using Finite Element Method (FEM) followed by Young’s modulus updating using Hooke’s law. The method was validated using in silico and tissue mimicking prostate phantom studies. Results obtained from these studies indicate that the technique is reasonably accurate and robust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».