Imaging lobular breast carcinoma: comparison of synchrotron radiation DEI-CT technique with clinical CT, mammography and histology
Notice bibliographique
Résumé
Different modalities for imaging cancer-bearing breast tissue samples are described and compared. The images include clinical mammograms and computed tomography (CT) images, CT images with partly coherent synchrotron radiation (SR), and CT and radiography images taken with SR using the diffraction enhanced imaging (DEI) method. The images are evaluated by a radiologist and compared with histopathological examination of the samples. Two cases of lobular carcinoma are studied in detail. The indications of cancer are very weak or invisible in the conventional images, but the morphological changes due to invasion of cancer become pronounced in the images taken by the DEI method. The strands penetrating adipose tissue are seen clearly in the DEI-CT images, and the histopathology confirms that some strands contain the so-called 'Indian file' formations of cancer cells. The radiation dose is carefully measured for each of the imaging modalities. The mean glandular dose (MGD) for 50% glandular breast tissue is about 1 mGy in conventional mammography and less than 0.25 mGy in projection DEI, while in the clinical CT imaging the MGD is very high, about 45 mGy. The entrance dose of 95 mGy in DEI-CT imaging gives rise to an MGD of 40 mGy, but the dose may be reduced by an order of magnitude, because the contrast is very large in most images.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».