Development and validation of parallel three-dimensional computational models of ultrasound propagation and tissue microstructure for preclinical cancer imaging
Notice bibliographique
Résumé
High-frequency (20-60 MHz) ultrasound images are sensitive to variations in tissue microanatomy that accompany tumour growth, but the relationships between high-frequency ultrasound backscattering and tumour microstructure are incompletely understood. A parallel 3-D ultrasound simulator and a tissue microanatomical model are developed to investigate these relationships. The simulator runs on computer clusters and uses a 3-D formulation of a k-space method to compute wavefront propagation. An allocation algorithm is introduced to divide the computation of each scan line between a group of cluster nodes and employ multiple groups to compute individual lines concurrently. The simulator achieves an error as low as 0.57%. An aperture projection technique is introduced to simulate imaging with a focused transducer using reduced computation grids. This technique is applied to synthesize B-mode images of a tissue-mimicking phantom. The execution time of an image using 20 nodes is 18.6 hours, compared to a serial execution time of 357.5 hours. The microanatomical model treats tissue as a population of stochastically positioned cells, where each cell is represented as a spherical nucleus surrounded by cytoplasm. The model is employed to represent the microstructure of healthy mouse liver and an experimental liver metastasis that are analyzed using DAPI- and H&E-stained histology specimens digitized at 20x magnification. For each simulated tissue, the spatial organization of cells is controlled by a Gibbs-Markov point process tuned to reproduce the number density and distribution of centre-to-centre spacing of nuclei in the DAPI-stained slides of the corresponding experimental tissue specimen. The ultrasound simulator is used to synthesize B-mode images of the simulated healthy and tumour tissues. The first-order speckle statistics of the images of each simulated tissue are compared with corresponding experimental images. The simulations show good matching between the images of the simulated healthy tissue and images of healthy liver. Moreover, good matching is achieved between the images of the simulated tumour and matching experimental images when acoustic properties are used that are different from the values assumed for healthy tissue. These simulations suggest that changes in the first-order speckle statistics that accompany tumour progression are related to variations in tissue acoustic and microstructural properties. Keywords. high-frequency ultrasound, imaging simulation, tissue microstructure, numerical methods, Gibbs-Markov point process, stereology, parallel computing, parallel speedup and efficiency, ultrasound speckle statistics, small animal imaging, cancer imaging
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».