Photoacoustic imaging of brachytherapy seeds using a channel-domain ultrasound array system
Notice bibliographique
Résumé
Brachytherapy is a technique commonly used in the treatment of prostate cancer that relies on the precise placement of small radioactive seeds near the tumor location. The advantage of this technique over traditional radiation therapies is that treatment can be continuous and uniform, resulting in fewer clinic visits and a shorter treatment duration. Two important phases of this treatment are needle guidance for implantation, and post-placement verification for dosimetry. Ultrasound is a common imaging modality used for these purposes, but it can be difficult to distinguish the seeds from surrounding tissues, often requiring other imaging techniques such as MRI or CT. Photoacoustic imaging may offer a viable alternative. Using a photoacoustic system based on an L7- 4 array transducer and a realtime ultrasound array system capable of parallel channel data acquisition streamed to a multi-core computer via PCI-express, we have demonstrated imaging of these seeds at an ultrasound depth of 16 mm and laser penetration depths ranging up to 50 mm in chicken tissue with multiple optical wavelengths. Ultrasound and photoacoustic images are coregistered via an interlaced pulse sequence. Two laser pulses are used to form a photoacoustic image, and at these depths, the brachytherapy seeds are detected with a signal-to-noise ratio of over 26dB. To obtain this result, 1064nm light was used with a fluence of 100mJ/cm2, the ANSI limit for human skin exposure at this wavelength. This study demonstrates the potential for photoacoustic imaging as a candidate technology for brachytherapy seed placement guidance and verification.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».