Sci-PM Thurs - 08: Development of a lung tumour model for validating three-dimensional thoracoscopic ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Potential minimally invasive lung cancer therapies such as brachytherapy will require intraoperative imaging for both instrument tracking and tumour volume measurements for radiation dose planning. Ultrasound (US) is the modality of choice because it is inexpensive, real-time, portable, and non-invasive to the patient. Objectives: We have developed a lung tumour model, using excised porcine lung and agar tumours, to provide a means of verifying volume measurements of 3D US images in ex vivo lung tissue. Methods: Spherical tumours were made from agar with diameters of 9.5mm to 25.4mm. The tumours were inserted through incisions on the underside of the excised porcine lung. The lung was placed in a box with ports and the thoracoscopic US probe was inserted through a port for imaging. One observer measured the tumour image volumes five times, once every two days, using a radial segmentation algorithm with an interslice thickness of three degrees. Results: Both the coefficient of variation (COV) and percent difference decreased as the tumour size increased. The average COV and percent difference were 11.2% and 12.9%, respectively. Conclusions: 3D Thoracoscopic US can be used accurately and reproducibly to measure tumour volumes in vitro.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».