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Enregistrement W2000199759 · doi:10.1118/1.4736108

WE‐C‐BRA‐03: Best in Physics (Joint Imaging‐Therapy) ‐ Registration of Magnetic Resonance, Reconstructed 3D Ultrasound Imaging and Whole‐Mount Breast Pathology for Therapy Assessment of Breast Cancer

2012· article· en· W2000199759 sur OpenAlexaff
Raluca Maria Vlad, Navid Samavati, Joanne Moseley, Hadi Tadayyon, Sara Iradji, Greg J. Stanisz, Gregory J. Czarnota, K Brock

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingUltrasoundBreast cancerMedicineRadiologyFiducial markerBreast MRIImage registrationMedical imagingNuclear medicineMammographyCancerComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop a procedure to register 3D whole‐mount histology of the breast with multimodality imaging, including MRI and ultrasound. This work provides a platform for developing methods for therapy assessment in breast cancer using cell death characterized through quantitative ultrasound. Methods: Ultrasound scans, DCE‐MRI, MRI‐exvivo mastectomy sample and whole‐mount histological slices were obtained. The ultrasound scans were collected using a freehand 2D‐ultrasound probe and a tracking tool affixed to the probe for coordinate determination. These coordinates were used to reconstruct the 3D‐ ultrasound volume. All image data sets were rigidly registered, the tumor was contoured on each data set, and each set of contours was converted to a volumetric mesh. There are considerable deformations between imaging modalities due to different breast positions at the time of scanning and between imaging and pathology. Part of these deformations were estimated using the MRI exvivo scans of the breast collected before histological processing, and applying a biomechanical‐based model deformation algorithm to calculate the deformation map from DCE‐MRI‐invivo to MRI‐exvivo. Results: The rigid registration method resulted in large differences between the residual tumor volumes estimated from DCE‐MRI(147%), US(56%) and histology(100%), considering the histology representation as the ground truth. After applying the deformation map to the DCE‐MRI, the volume of the residual tumor in DCE‐MRI decreased by 30% approaching the representation of the residual tumor in histology and ultrasound. Modest improvements to the Dice Index were seen from DCE‐MRI‐to histology and from DCE‐MRI‐to‐US after applying the deformation map. Conclusions: The project provides metrics of comparison between the volumes of residual tumor assessed from ground truth histology and the volumes assessed from ultrasound and DCE‐MRI in breast cancer patients. Since tumors are stiffer than surrounding breast tissue, future work will need to consider including tumor elastic properties in calculating the deformation map from MRI‐invivo to MRI‐exvivo. Terry Fox New Frontiers Program Project in Ultrasound for Cancer Therapy. Dr. Brock has financial interest in deformable registration technology through the licensing of Morfeus to RaySearch Laboratories

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,020

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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