SU‐F‐I‐19: MRI Positive Contrast Visualization of Prostate Brachytherapy Seeds Using An Integrated Laplacian‐Based Phase Processing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To propose a new method that provides a positive contrast visualization of the prostate brachytherapy seeds using the phase information from MR images. Additionally, the feasibility of using the processed phase information to distinguish seeds from calcifications is explored. Methods: A gel phantom was constructed using 2% agar dissolved in 1 L of distilled water. Contrast agents were added to adjust the relaxation times. Four iodine‐125 (Eckert & Ziegler SML86999) dummy seeds were placed at different orientations with respect to the main magnetic field (B0). Calcifications were obtained from a sheep femur cortical bone due to its close similarity to human bone tissue composition. Five samples of calcifications were shaped into different dimensions with lengths ranging between 1.2 – 6.1 mm.MR imaging was performed on a 3T Philips Achieva using an 8‐channel head coil. Eight images were acquired at eight echo‐times using a multi‐gradient echo sequence. Spatial resolution was 0.7 × 0.7 × 2 mm, TR/TE/dTE = 20.0/2.3/2.3 ms and BW = 541 Hz/pixel. Complex images were acquired and fed into a two‐step processing pipeline: the first includes phase unwrapping and background phase removal using Laplacian operator (Wei et al. 2013). The second step applies a specific phase mask on the resulting tissue phase from the first step to provide the desired positive contrast of the seeds and to, potentially, differentiate them from the calcifications. Results: The phase‐processing was performed in less than 30 seconds. The proposed method has successfully resulted in a positive contrast of the brachytherapy seeds. Additionally, the final processed phase image showed difference between the appearance of seeds and calcifications. However, the shape of the seeds was slightly distorted compared to the original dimensions. Conclusion: It is feasible to provide a positive contrast of the seeds from MR images using Laplacian operator‐based phase processing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».