Photoacoustic imaging of breast microcalcifications: A validation study with 3-dimensional ex vivo data
Notice bibliographique
Résumé
Breast microcalcification has been served as an important early-indicator of breast cancer. In the conventional screening procedure for the breast cancer, X-ray mammography is first conducted and the malignancy of the suspicious patient is confirmed by conducting needle biopsy with real-time imaging-assisted guidance, i.e., stereotactic and US imaging. However, these biopsy guidance methods suffer from large amount of radiative exposure and limited sensitivity on microcalcifications without a mass, respectively. In this paper, we verify the capability of photoacoustic imaging (PAI) for detection of the breast microcalcifications by comparing their locations in a 3-D PA image with those in the corresponding X-ray mammography. For this, cross-sectional PA/US images of breast ex vivo specimens were sequentially acquired with 7.2-MHz linear array transducer and the procedure was repeated by moving the transducer along the elevation direction at an increment of 0.3 mm. A Surelite Nd:YAG OPO system (Continuum Inc., USA) was used for the laser excitation at the rate of 10 Hz with a bifurcated optical fiber bundle for laser delivery. PA signals generated in the specimen were captured with SonixTouch research package (Ultrasonix Corp., Canada). With a volume-rendered PA/US image, it is shown that the locations of the microcalcifications in the X-ray mammography meshed well with those in PA images. From the experimental results, therefore, it is demonstrates that PAI can be an effective alternative for noninvasive, real-time biopsy guidance for breast cancer screening.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».