Fusion of Intraoperative Transrectal Ultrasound Images with Post-implant Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To compare the impact of the fusion of intraoperative transrectal ultrasound (TRUS) images with day 30 computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) on prostate volume and dosimetry. Methods and materials Seventy-five consecutive patients with CT and MRI obtained on day 30 with a Fast Spin Echo T2-weighted magnetic resonance (MR) sequence were analyzed. A rigid manual registration was performed between the intraoperative TRUS and day-30 CT based on the prostate volume. A second manual rigid registration was performed between the intraoperative TRUS and the day-30 MRI. The prostate contours were manually modified on CT and MRI. The difference in prostate volume and dosimetry between CT and MRI were compared. Results Prostate volume was on average 8% (standard deviation (SD) ± 16%) larger on intraoperative TRUS than on CT and 6% (18%) larger than on MRI. In 48% of the cases, the difference in volume on CT was > 10% compared to MRI. The difference in prostate volume between CT and MRI was inversely correlated to the difference in D90 (minimum dose that covers 90% of the prostate volume) between CT and MRI (r = -0.58, P < .001). A D90 < 90% was found in 5% (n = 4) on MRI and in 10% (n = 7) on CT (Fisher exact test one-sided P = .59), but in no patient was the D90 < 90% on both MRI and CT. Conclusions When fusing TRUS images with CT and MRI, the differences in prostate volume between those modalities remain clinically important in nearly half of the patients, and this has a direct influence on how implant quality is evaluated.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».