Development of a 3D ultrasound-guided prostate biopsy system
Notice bibliographique
Résumé
Biopsy of the prostate using ultrasound guidance is the clinical gold standard for diagnosis of prostate adenocarinoma. However, because early stage tumors are rarely visible under US, the procedure carries high false-negative rates and often patients require multiple biopsies before cancer is detected. To improve cancer detection, it is imperative that throughout the biopsy procedure, physicians know where they are within the prostate and where they have sampled during prior biopsies. The current biopsy procedure is limited to using only 2D ultrasound images to find and record target biopsy core sample sites. This information leaves ambiguity as the physician tries to interpret the 2D information and apply it to their 3D workspace. We have developed a 3D ultrasound-guided prostate biopsy system that provides 3D intra-biopsy information to physicians for needle guidance and biopsy location recording. The system is designed to conform to the workflow of the current prostate biopsy procedure, making it easier for clinical integration. In this paper, we describe the system design and validate its accuracy by performing an in vitro biopsy procedure on US/CT multi-modal patient-specific prostate phantoms. A clinical sextant biopsy was performed by a urologist on the phantoms and the 3D models of the prostates were generated with volume errors less than 4% and mean boundary errors of less than 1 mm. Using the 3D biopsy system, needles were guided to within 1.36 ± 0.83 mm of 3D targets and the position of the biopsy sites were accurately localized to 1.06 ± 0.89 mm for the two prostates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».