An inverse problem solution for measuring the elastic modulus of intact<i>ex vivo</i>breast tissue tumours
Notice bibliographique
Résumé
Soft tissue elasticity has been a subject of interest in biomedical applications as an aid to medical diagnosis since the dawn of medicine. More recently, this has led to the concept of elastography with the aim of imaging the spatial distribution of tissue elasticity. Interpreting elastography images requires reliable information pertaining to elastic properties of normal and pathological tissues. Such information is either very limited or not available in the literature. Elastic modulus measurement techniques developed for soft tissues generally require tissue excision to prepare samples for testing. While this may be done with normal tissues, tumour tissue excision is generally not permissible because tumour pathological assessment requires that the tumour be kept intact. To address this limitation, we developed a system to measure the Young's modulus of tumour specimens. The technique consists of indenting the tumour specimen while measuring indentation force and displacements. To obtain the Young's modulus from the measured force-displacement slope, we developed an iterative inversion technique that uses a finite element model of the piecewise homogeneous tissue slice in each iteration. Preliminary elasticity measurement results of various breast tumours are presented and discussed. These results indicate that the proposed method is robust and highly accurate. Furthermore, they indicate that a benign lesion and malignant tumours are roughly five times and ten times stiffer than normal breast tissues respectively.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».