WAXS fat subtraction model to estimate differential linear scattering coefficients of fatless breast tissue: Phantom materials evaluation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Develop a method to subtract fat tissue contributions to wide-angle x-ray scatter (WAXS) signals of breast biopsies in order to estimate the differential linear scattering coefficients μ(s) of fatless tissue. Cancerous and fibroglandular tissue can then be compared independent of fat content. In this work phantom materials with known compositions were used to test the efficacy of the WAXS subtraction model. METHODS: Each sample 5 mm in diameter and 5 mm thick was interrogated by a 50 kV 2.7 mm diameter beam for 3 min. A 25 mm(2) by 1 mm thick CdTe detector allowed measurements of a portion of the θ = 6° scattered field. A scatter technique provided means to estimate the incident spectrum N(0)(E) needed in the calculations of μ(s)[x(E, θ)] where x is the momentum transfer argument. Values of [Formula: see text] for composite phantoms consisting of three plastic layers were estimated and compared to the values obtained via the sum [Formula: see text], where ν(i) is the fractional volume of the ith plastic component. Water, polystyrene, and a volume mixture of 0.6 water + 0.4 polystyrene labelled as fibphan were chosen to mimic cancer, fat, and fibroglandular tissue, respectively. A WAXS subtraction model was used to remove the polystyrene signal from tissue composite phantoms so that the μ(s) of water and fibphan could be estimated. Although the composite samples were layered, simulations were performed to test the models under nonlayered conditions. RESULTS: The well known μ(s) signal of water was reproduced effectively between 0.5 < x < 1.6 nm(-1). The [Formula: see text] obtained for the heterogeneous samples agreed with [Formula: see text]. Polystyrene signals were subtracted successfully from composite phantoms. The simulations validated the usefulness of the WAXS models for nonlayered biopsies. CONCLUSIONS: The methodology to measure μ(s) of homogeneous samples was quantitatively accurate. Simple WAXS models predicted the probabilities for specific x-ray scattering to occur from heterogeneous biopsies. The fat subtraction model can allow μ(s) signals of breast cancer and fibroglandular tissue to be compared without the effects of fat provided there is an independent measurement of the fat volume fraction ν(f). Future work will consist of devising a quantitative x-ray digital imaging method to estimate ν(f) in ex vivo breast samples.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».