Automated modification and fusion of voxel models to construct body phantoms with heterogeneous breast tissue: Application to MRI simulations
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human voxel models incorporating detailed anatomical features are vital tools for the computational evaluation of electromagnetic (EM) fields within the body. Besides whole-body human voxel models, phantoms representing smaller heterogeneous anatomical features are often employed; for example, localized breast voxel models incorporating fatty and fibroglandular tissues have been developed for a variety of EM applications including mammography simulation and dosimetry, magnetic resonance imaging (MRI), and ultra-wideband microwave imaging. However, considering wavelength effects, electromagnetic modeling of the breast at sub-microwave frequencies necessitates detailed breast phantoms in conjunction with whole-body voxel models. METHODS: Heterogeneous breast phantoms are sized to fit within radiofrequency coil hardware, modified by voxel-wise extrusion, and fused to whole-body models using voxel-wise, tissue-dependent logical operators. To illustrate the utility of this method, finite-difference time-domain simulations are performed using a whole-body model integrated with a variety of available breast phantoms spanning the standard four tissue density classifications representing the majority of the population. RESULTS: Central. Simulations confirm the proportions of fatty and fibroglandular tissues in breast phantoms have significant yet predictable implications on projected power deposition in tissue. CONCLUSIONS: Breast phantoms may be modified and fused to whole-body voxel models using the software presented in this work; user considerations for the open-source software and resultant phantoms are discussed. Furthermore, results indicate simulating breast models as predominantly fatty tissue can considerably underestimate the potential for tissue heating in women with substantial fibroglandular tissue.
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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 | 0,000 |
| 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 découle