Transrectal ultrasound based prostate volume determination: Is the frustum algorithm more accurate than planimetry?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare reconstructed volumes calculated via planimetry and frustum algorithms in the context of stepped transrectal ultrasound (US) imaging, and to estimate the reconstruction error for prostate volumes. METHODS: Prostate contours for 40 permanent implant patients were delineated on magnetic resonance (MR) and transrectal US images by a radiation oncologist. Simulated images of ellipsoid and truncated cone geometrical objects were constructed to determine volume calculation accuracy. Simulation results were used to deduce the algorithm-associated error made when calculating transrectal US prostate volumes. RESULTS: For imaging without deliberate slice positioning, planimetry reconstruction was mostly accurate while the frustum algorithm underestimated the volume. The discrepancy was mostly due to the end slice reconstruction. For slice positioning that reflected US image acquisition, planimetry overestimated by half the superior slice volume on average while frustum underestimated by half the inferior slice volume. The estimated algorithm errors for prostate contours were 4% and -3%, respectively. CONCLUSIONS: The planimetry and frustum algorithms offer different interpretations for reconstruction and yield systematic differences in calculated volumes. Both algorithms introduce bias into transrectal US prostate volume determinations that may have clinical implications, planimetry overestimating and frustum underestimating the volume.
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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 | 0,008 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 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 ».