Multi-modality fusion of CT, 3D ultrasound, and tracked strain images for breast irradiation planning
Notice bibliographique
Résumé
Breast irradiation significantly reduces the risk of recurrence of cancer. There is growing evidence suggesting that irradiation of only the involved area of the breast, partial breast irradiation (PBI), is as effective as whole breast irradiation. Benefits of PBI include shortened treatment time, and perhaps fewer side effects as less tissue is treated. However, these benefits cannot be realized without precise and accurate localization of the lumpectomy cavity. Several studies have shown that accurate delineation of the cavity in CT scans is very challenging and the delineated volumes differ dramatically over time and among users. In this paper, we propose utilizing 3D ultrasound (3D-US) and tracked strain images as complementary modalities to reduce uncertainties associated with current CT planning workflow. We present the early version of an integrated system that fuses 3D-US and real-time strain images. For the first time, we employ tracking information to reduce the noise in calculation of strain image by choosing the properly compressed frames and to position the strain image within the ultrasound volume. Using this system, we provide the tools to retrieve additional information from 3D-US and strain image alongside the CT scan. We have preliminarily evaluated our proposed system in a step-by-step fashion using a breast phantom and clinical experiments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».