Model of malignant breast biopsies and predictions of their WAXS energy integrated signals
Notice bibliographique
Résumé
A numerical study of the wide angle x-ray scatter (WAXS) energy integrated signals (EISs) from breast biopsies was conducted. A benign biopsy was chosen as fibroglandular (fib) tissue whereas biopsies with cancer were approximated as consisting of fib tissue and a cluster of epithelial cells. The grouping of cells represented the malignant portion. The EISs due to scatter were computed for biopsies of thickness <i>d</i><sub>bio</sub> = 2 mm, 5 mm, 10 mm and 20 mm. For the malignant biopsies, the fractional volumes of cells (<i>ν</i><sub>cell</sub>) studied ranged from 0.01 to 0.1. Incident 2 mm diam beams of 30 kV, 50 kV, 80 kV, and 140 kV were considered. The tube current and exposure time were 3 mA and 1 minute, respectively. The WAXS signals were computed by adding the signals from annular detectors subtending scattering angles θ = 2°, 3°, , 23° and solid angles Ωθ = 2.0 x π x [cos(θ - ∆<i>θ</i>/2) - cos(<i>θ</i> + ∆θ/2)] x cos θ where ∆θ = 1°. Let the EIS due to a malignant biopsy be EIS<sup>m</sup><sub>s</sub> and that of a benign one, EIS<sup>b</sup><sub>s</sub>. With these signals, values of SNR were computed. The 30 kV beam provided SNRs < 5 for the lowest entrance exposure, X = 0.0015 C/kg. For biopsies with <i>d</i><sub>bio</sub> = 2, 5, 10, 20 mm and <i>ν</i><sub>cell</sub> = 0.1, the SNRs were 28.0, 38.2, 43.0, and 40.0. The findings suggest that there is potential to use WAXS EISs to diagnose malignancy in breast biopsies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».