Using X-Ray Mammograms to Assist in Microwave Breast Image Interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Current clinical breast imaging modalities include ultrasound, magnetic resonance (MR) imaging, and the ubiquitous X-ray mammography. Microwave imaging, which takes advantage of differing electromagnetic properties to obtain image contrast, shows potential as a complementary imaging technique. As an emerging modality, interpretation of 3D microwave images poses a significant challenge. MR images are often used to assist in this task, and X-ray mammograms are readily available. However, X-ray mammograms provide 2D images of a breast under compression, resulting in significant geometric distortion. This paper presents a method to estimate the 3D shape of the breast and locations of regions of interest from standard clinical mammograms. The technique was developed using MR images as the reference 3D shape with the future intention of using microwave images. Twelve breast shapes were estimated and compared to ground truth MR images, resulting in a skin surface estimation accurate to within an average Euclidean distance of 10 mm. The 3D locations of regions of interest were estimated to be within the same clinical area of the breast as corresponding regions seen on MR imaging. These results encourage investigation into the use of mammography as a source of information to assist with microwave image interpretation as well as validation of microwave imaging techniques.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».