Validation of a method for measuring the volumetric breast density from digital mammograms
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the performance of an algorithm used to measure the volumetric breast density (VBD) from digital mammograms. The algorithm is based on the calibration of the detector signal versus the thickness and composition of breast-equivalent phantoms. The baseline error in the density from the algorithm was found to be 1.25 +/- 2.3% VBD units (PVBD) when tested against a set of calibration phantoms, of thicknesses 3-8 cm, with compositions equivalent to fibroglandular content (breast density) between 0% and 100% and under x-ray beams between 26 kVp and 32 kVp with a Rh/Rh anode/filter. The algorithm was also tested against images from a dedicated breast computed tomography (CT) scanner acquired on 26 volunteers. The CT images were segmented into regions representing adipose, fibroglandular and skin tissues, and then deformed using a finite-element algorithm to simulate the effects of compression in mammography. The mean volume, VBD and thickness of the compressed breast for these deformed images were respectively 558 cm(3), 23.6% and 62 mm. The displaced CT images were then used to generate simulated digital mammograms, considering the effects of the polychromatic x-ray spectrum, the primary and scattered energy transmitted through the breast, the anti-scatter grid and the detector efficiency. The simulated mammograms were analyzed with the VBD algorithm and compared with the deformed CT volumes. With the Rh/Rh anode filter, the root mean square difference between the VBD from CT and from the algorithm was 2.6 PVBD, and a linear regression between the two gave a slope of 0.992 with an intercept of -1.4 PVBD and a correlation with R(2) = 0.963. The results with the Mo/Mo and Mo/Rh anode/filter were similar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».