Development of a scanning photoacoustic tomography system for tumor margin assessment in breast conserving surgery
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic tomography (PAT) has excellent sensitivity for hemoglobin and lipids, which make up much of human breast tissue. Our group has focused on intraoperative PAT applied to tissues obtained during breast-conserving surgery (BCS). In BCS, the tumor is excised with a margin of healthy tissue to ensure tumor removal. Margin detection can be difficult and re-excision surgeries are required in 10 to 25% of cases. Our first-generation intraoperative PAT system was capable of 3D imaging specimens up to 11 cm in diameter and several centimeters thick. The system used a semi-circular ring of low frequency transducers, resulting in a 2.5 mm spatial resolution. The current objective is to improve spatial resolution using higher frequency transducers. An array was constructed with 41 circular transducers positioned on two concentric circular rungs with a single point of focus. An optical window at the center allowed illumination. The array was tested with imaging phantoms consisting of written words on a clear plastic bag, 108 µm polyester monofilament arranged as parallel lines with spacing varying from 1 mm to 8 mm, and finally with porcine tissues. The array was positioned above and perpendicular to the imaging area and raster scanned. Signal averaging was implemented, and images were reconstructed with universal back projection. Image analysis demonstrated a 400 μm spatial resolution, but with low penetration depth and low sensitivity. Results suggest the transducers could improve spatial resolution of the first-generation intraoperative PAT system by 6-fold.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».