Automatic fiducial localization in ultrasound images for a thermal ablation validation platform
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Development of ultrasound-based tumor ablation monitoring systems requires extensive validation. Validation is based on the comparison of ablated regions, computed from ultrasound images, to the ground truth region observed on histopathology images. Registration of ultrasound and histopathology images can be efficiently implemented by localizing fiducial lines embedded in the test phantom. Manual fiducial localization is time consuming and may be inaccurate. Current automatic localization algorithms were designed for use on images containing easily detectable fiducials in clear water, while the images produced by the ablation monitoring platform contain fiducials and ablated tissue embedded in tissue-mimicking gel. Our goal was to develop an automatic fiducial localization algorithm for the ablation monitoring platform. METHOD: A previously existing algorithm for detecting fishing line in water for ultrasound probe calibration, created by Chen et al., was tested on ultrasound images of an ablation phantom. Fiducial and line point detection parameters were determined by running the algorithm multiple times with different parameter sets and searching for the set that results in the best detection success rate. The fiducial intensity scoring method was modified to use intensities from an unaltered image; this greatly reduced the number of incorrectly identified fiducials. Line finding was modified to suit the ablation phantom geometry. RESULTS: The new algorithm was tested by comparing the automatic localization results to manually identified fiducial positions. Using the optimized parameters, it was found to have a 94.1 % success rate on the tested images. Fiducial localization error was defined as the difference between the manually segmented positions and the positions found by the algorithm. Fiducial localization error was - 0.04±0.18mm along the x-axis, and -0.09±0.14mm along the y-axis. CONCLUSION: We have developed an automatic algorithm that detects line fiducials at a high success rate in complex phantoms containing a tissue sample embedded in tissue-mimicking gel.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».