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Enregistrement W2049264010 · doi:10.1117/12.2082802

Comparison of breast density measurements made using ultrasound tomography and mammography

2015· article· en· W2049264010 sur OpenAlexaff
Mark Sak, Neb Duric, Peter J. Littrup, Lisa Bey‐Knight, Mark Krycia, Mark E. Sherman, Norman F. Boyd, Gretchen L. Gierach

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMammographyUltrasoundBreast densityMedical physicsBreast ultrasoundMedicineTomographyRadiologyBreast cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women with elevated mammographic percent density, defined as the ratio of fibroglandular tissue area to total breast area on a mammogram are at an increased risk of developing breast cancer. Ultrasound tomography (UST) is an imaging modality that can create tomographic sound speed images of a patient’s breast, which can then be used to measure breast density. These sound speed images are useful because physical tissue density is directly proportional to sound speed. The work presented here updates previous results that compared mammographic breast density measurements with UST breast density measurements within an ongoing study. The current analysis has been expanded to include 158 women with negative digital mammographic screens who then underwent a breast UST scan. Breast density was measured for both imaging modalities and preliminary analysis demonstrated strong and positive correlations (Spearman correlation coefficient r<sub>s</sub> = 0.703). Additional mammographic and UST related imaging characteristics were also analyzed and used to compare the behavior of both imaging modalities. Results suggest that UST can be used among women with negative mammographic screens as a quantitative marker of breast density that may avert shortcomings of mammography.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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