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Enregistrement W2058242557 · doi:10.1118/1.2031004

Po‐Poster ‐ 25: Robust 3D prostate model reconstruction from a sparse collection of non‐parallel 2D TRUS biopsy images

2005· article· en· W2058242557 sur OpenAlexaff
Derek W. Cool, D.B. Downey, T.M. Peters, Aaron Fenster

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstateProstate biopsyBiopsyProstate cancer3D ultrasoundGold standard (test)RadiologyMedicineProstate-specific antigenUltrasoundComputer scienceNuclear medicineCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biopsy of the prostate using 2D transrectal ultrasound (TRUS) guidance is the current gold standard for diagnosis of prostate cancer. Physicians' procedural accuracy and precision is limited by working within the current 2D biopsy environment that is susceptible to uncertainties when targeting 3D biopsy locations. We propose a technique for the reconstruction of a patient‐specific 3D prostate volume from a sparse collection of 2D US biopsy images that may be utilized for accurate prostate volume calculation. 2D TRUS biopsy images, with known 3D coordinates, were simulated from 3D US prostate image volumes acquired from biopsy patients. The prostate boundaries were manually outlined from each simulated biopsy image and radial basis functions were used to estimate the 3D prostate capsule from collections of 2D prostate outlines varying from 6–16 contours. Each reconstructed prostate model was compared to a manually segmented, 3D planimetry model for volume and surface boundary accuracy as well as the clinical‐standard prolate ellipsoid volume estimation technique. Prostate models reconstructed from one patient's simulated biopsy images demonstrated a consistent volume error range of 1.1%–0.4%, which was less than the clinical standard calculation that produced a 1.44% error. The mean prostate surface boundary error for all generated models was consistently < 1 mm with a RMS ≅ 1.1 mm. We have demonstrated a reconstruction technique capable of generating a 3D prostate model from a small sample of 2D TRUS biopsy images. This reconstruction technique has the potential to be incorporated into biopsy protocol for accurate volume measurements and needle guidance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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