A speed of sound aberration correction algorithm for curvilinear ultrasound transducers in ultrasound-based image-guided radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Conventional ultrasound (US) devices use the time of flight (TOF) of reflected US pulses to calculate distances inside the scanned tissues and thus create images. The speed of sound (SOS) is assumed to be constant in all human soft tissues at a generally accepted average value of 1540 m s(-1). This assumption is a source of systematic errors up to several millimeters and of image distortion in quantitative US imaging. In this work, an extension of a method recently published by Fontanarosa et al (2011 Med. Phys. 38 2665-73) is presented: the aim is to correct SOS aberrations in three-dimensional (3D) US images in those cases where a spatially co-registered computerized tomography (CT) scan is also available; the algorithm is then applicable to a more general case where the lines of view (LOV) of the US device are not necessarily parallel and coplanar, thus allowing correction also for US transducers other than linear. The algorithm was applied on a multi-modality pelvic US phantom, scanned through three different liquid layers on top of the phantom with different SOS values; the results show that the correction restores a better match between the CT and the US images, reducing the differences to sub-millimeter agreement. Fifteen clinical cases of prostate cancer patients were also investigated: the SOS corrections of prostate centroids were on average +3.1 mm (max + 4.9 mm-min + 1.3 mm). This is in excellent agreement with reports in the literature on differences between measured prostate positions by US and other techniques, where often the discrepancy was attributed to other causes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».