Multimode C-arm fluoroscopy, tomosynthesis, and cone-beam CT for image-guided interventions: from proof of principle to patient protocols
Notice bibliographique
Résumé
High-performance intraoperative imaging is essential to an ever-expanding scope of therapeutic procedures ranging from tumor surgery to interventional radiology. The need for precise visualization of bony and soft-tissue structures with minimal obstruction to the therapy setup presents challenges and opportunities in the development of novel imaging technologies specifically for image-guided procedures. Over the past ~5 years, a mobile C-arm has been modified in collaboration with Siemens Medical Solutions for 3D imaging. Based upon a Siemens PowerMobil, the device includes: a flat-panel detector (Varian PaxScan 4030CB); a motorized orbit; a system for geometric calibration; integration with real-time tracking and navigation (NDI Polaris); and a computer control system for multi-mode fluoroscopy, tomosynthesis, and cone-beam CT. Investigation of 3D imaging performance (noise-equivalent quanta), image quality (human observer studies), and image artifacts (scatter, truncation, and cone-beam artifacts) has driven the development of imaging techniques appropriate to a host of image-guided interventions. Multi-mode functionality presents a valuable spectrum of acquisition techniques: i.) fluoroscopy for real-time 2D guidance; ii.) limited-angle tomosynthesis for fast 3D imaging (e.g., ~10 sec acquisition of coronal slices containing the surgical target); and iii.) fully 3D cone-beam CT (e.g., ~30-60 sec acquisition providing bony and soft-tissue visualization across the field of view). Phantom and cadaver studies clearly indicate the potential for improved surgical performance - up to a factor of 2 increase in challenging surgical target excisions. The C-arm system is currently being deployed in patient protocols ranging from brachytherapy to chest, breast, spine, and head and neck surgery.
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 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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».