Sliding slice: A novel approach for high accuracy and automatic 3D localization of seeds from CT scans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present a conceptually novel principle for 3D reconstruction of prostate seed implants. Unlike existing methods for implant reconstruction, the proposed algorithm uses raw CT data (sinograms) instead of reconstructed CT slices. Using raw CT data solves several inevitable problems related to the reconstruction from CT slices. First, the sinograms are not affected by reconstruction artifacts in the presence of metallic objects and seeds in the patient body. Second, the scanning axis is not undersampled as in the case of CT slices; as a matter of fact the scanning axis is the most densely sampled and each seed is typically represented by several hundred samples. Moreover, the shape of a single seed in a sinogram can be modeled exactly, thus facilitating the detection. All this allows very accurate 3D reconstruction of both position and the orientation of the seeds. Preliminary results indicate that the seed position can be estimated with 0.15 mm accuracy (average), while the orientation estimate accuracy is within 3 deg on average. Although the main contribution of the paper is to present a new principle of reconstruction, a preliminary implementation is also presented as a proof of concept. The implemented algorithm has been tested on a phantom and the obtained results are presented to validate the proposed approach.
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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 découle