Development of transrectal diffuse optical tomography combined with 3D-transrectal ultrasound imaging to monitor the photocoagulation front during interstitial photothermal therapy of primary focal prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial near-infrared laser thermal therapy (LITT) is currently undergoing clinical trials as an alternative to watchful waiting or radical surgery in patients with low-risk focal prostate cancer. Currently, we use magnetic resonance image (MRI)-based thermography to monitor treatment delivery and determine indirectly the completeness of the target tissue destruction while avoiding damage to adjacent normal tissues, particularly the rectal wall. However, incomplete tumor destruction has occurred in a significant fraction of patients due to premature termination of treatment, since the photocoagulation zone is not directly observed. Hence, we are developing transrectal diffuse optical tomography (TRDOT), in combination with transrectal 3D ultrasound (3D-TRUS), to address his limitation. This is based on the large changes in optical scattering expected upon tissue coagulation. Here, we present forward simulations of a growing coagulated lesion with optical scattering contrast, using an established finite element analysis software platform (NIRFAST). The simulations were validated in tissue-simulating phantoms, with measurements acquired by a state-of-the-art continuous wave (CW) TRDOT system and a recently assembled bench-top CW-DOT system, with specific source-detector configurations. Two image reconstruction schemes were investigated and evaluated, specifically for the accurate delineation of the posterior boundary of the coagulation zone as the critical parameter for treatment guidance in this clinical application.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».