Technical Note: Multipurpose CT, ultrasound, and MRI breast phantom for use in radiotherapy and minimally invasive interventions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a multipurpose gel-based breast phantom consisting of a simulated tumor with realistic imaging properties in CT, ultrasound and MRI, or a postsurgical cavity on CT. Applications for the phantom include: deformable image registration (DIR) quality assurance (QA), autosegmentation validation, and localization testing and training for minimally invasive image-guided procedures such as those involving catheter or needle insertion. METHODS: A thermoplastic mask of a typical breast patient lying supine was generated and then filled to make an array of phantoms. The background simulated breast tissue consisted of 32.4 g each of ballistic gelatin (BG) powder and Metamusil™ (MM) dissolved in 800 ml of water. Simulated tumors were added using the following recipe: 12 g of barium sulfate (1.4% v/v) plus 0.000 14 g copper sulfate plus 0.7 g of MM plus 7.2 g of BG all dissolved in 75 ml of water. The phantom was evaluated quantitatively in CT by comparing Hounsfield units (HUs) with actual breast tissue. For ultrasound and MRI, the phantoms were assessed based on subjective image quality and signal-difference to noise (SDNR) ratio, respectively. The stiffness of the phantom was evaluated based on ultrasound elastography measurements to yield an average Young's modulus. In addition, subjective tactile assessment of phantom was performed under needle insertion. RESULTS: The simulated breast tissue had a mean background value of 24 HU on CT imaging, which more closely resembles fibroglandular tissue (40 HU) as opposed to adipose (-100 HU). The tumor had a mean CT number of 45 HU, which yielded a qualitatively realistic image contrast relative to the background either as an intact tumor or postsurgical cavity. The tumor appeared qualitatively realistic on ultrasound images, exhibiting hypoechoic characteristics compared to background. On MRI, the tumor exhibited a SDNR of 3.7. The average Young's modulus was computed to be 15.8 ± 0.7 kPa (1 SD). CONCLUSIONS: We have developed a process to efficiently and inexpensively produce multipurpose breast phantoms containing simulated tumors visible on CT, ultrasound, and MRI. The phantoms have been evaluated for image quality and elasticity and can serve as a medium for DIR QA, autosegmentation QA, and training for minimally invasive procedures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».