Optical tomography as adjunct to x-ray mammography: methods and results
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen significant efforts deployed to apply optical imaging techniques in clinical indications. Optical mammography as an adjunct to X-ray mammography is one such application. 3D optical mammography relies on the sensitivity of near-infrared light to endogenous breast chromophores in order to generate in vivo functional views of the breast. This work presents prospective tissue characterization results from a multi-site clinical study targeting optical tomography as an adjunct to conventional mammography. A 2<sup>nd</sup> -generation multi-wavelength time-domain acquisition system was used to scan a wide population of women presenting normal or suspicious X-ray mammograms. Application specific algorithms based on a diffusive model of light transport were used to quantify the breast's optical properties and derive 3D images of physiological indices. Using histopathological findings as a gold standard, results confirm that optically derived parameters provide statistically significant discrimination between malignant and benign tissue in wide population of subjects. The methodology developed for case reviews, lesion delineation and characterization allows for better translation of the optical data to the more traditional x-ray paradigm while maintaining efficacy. They also point to the need for guidelines that facilitate correlation of optical data if those results are to be confirmed in a clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».