Fusion of real-time transrectal ultrasound with preacquired MRI for multimodality prostate imaging
Notice bibliographique
Résumé
A system for fusion of realtime transrectal ultrasound (TRUS) with pre-acquired 3D images of the prostate was designed and demonstrated in phantoms and volunteer patients. Biopsy guides for endocavity ultrasound transducers were equipped with customized 6 degree-of-freedom (DoF) electromagnetic (EM) tracking sensors, compatible with the Aurora EM tracking system (Northern Digital Inc, NDI, Waterloo, ON, Canada). The biopsy guides were attached to an ultrasound probe and calibrated to map tracking coordinates with ultrasound image coordinates. Six cylindrical gold seeds were placed in a prostate phantom to serve as fiducial markers. The fiducials were first identified manually in 3T magnetic resonance (MR) images collected with an endorectal coil. The phantom was then imaged with tracked realtime TRUS and the fiducial markers were identified in the live image using custom software. Rigid registrations between MR and ultrasound image space were computed and evaluated using subsets of the fiducial markers. Twelve patients were scanned with 3T MRI and TRUS for biopsy and seed placement. In ten patients, volumetric ultrasound images were reconstructed from 2D sweeps of the prostate and were manually registered with the MR. The rigid registrations were used to display live TRUS images fused with spatially corresponding realtime multiplanar reconstructions (MPRs) of the MR image volume. Registration accuracy was evaluated by segmenting the prostate in the MR and volumetric ultrasound and computing distance measures between the two segmentations. In the phantom experiments, registration accuracies of 2.2 to 2.3 mm were achieved. In the patient studies, the average root mean square distance between the MR and TRUS segmentations was 3.1 mm, the average Hausdorff distance was 9.8 mm. Deformation of the prostate during MR and TRUS scan was identified as the primary source of error. Realtime MR/TRUS image fusion is feasible and is a promising approach to improved target visualization during TRUS-guided biopsy or therapy procedures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».