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Enregistrement W2149297660 · doi:10.1109/tbme.2010.2058110

CT-Enhanced Ultrasound Image of a Totally Deflated Lung for Image-Guided Minimally Invasive Tumor Ablative Procedures

2010· article· en· W2149297660 sur OpenAlexaff
Ali Sadeghi‐Naini, Rajni V. Patel, Abbas Samani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImage qualityAblative caseLungComputer visionComputer scienceRadiologyArtificial intelligenceMedicineImage (mathematics)Radiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A technique is proposed to enhance the quality of intraoperative ultrasound (US) images of a deflated lung undergoing minimally invasive tumor ablative procedure. Since US images are very sensitive to residual air remaining in deflated lung, lung US images have very poor quality, and hence, are not appropriate for image-guided procedures. Therefore, a reliable and high-quality intraoperative image of the lung is a paramount necessity for tumor localization and fusion with real-time navigation data during such procedures. The proposed technique employs information of a deflated lung's computed tomography (CT) image constructed preoperatively in order to enhance those of the intraoperative US images. The enhancement is performed via two concurrent registration processes. The output is an enhanced US image of the deflated lung oriented and positioned accurately within its preoperative CT counterpart. Ex vivo experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed technique. The obtained results indicate that very considerable improvement was achieved in the quality of the input intraoperative US images of the deflated lung.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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