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Enregistrement W3030116184 · doi:10.24908/iqurcp.10314

Validation of Breast Volume Measurement using Non-invasive Surface Scan

2018· article· en· W3030116184 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Rachel House

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolume (thermodynamics)Breast cancerMedicineStandard deviationBreast-conserving surgeryScannerBreast surgeryBreast tissueRadiologyNuclear medicineStandard of careRadiation therapyComputer scienceMedical physicsMastectomySurgeryMathematicsCancerArtificial intelligenceStatisticsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ntroduction: Breast Cancer is the most frequently occurring cancer in Canadian women [1]. The standard of care normally involves breast conserving surgery and radiation therapy followed by breast reconstruction surgery. For successful breast reconstruction, the total volume loss must be accounted for. Unfortunately, the volume excised during surgery generally does not reflect total breast volume loss, for example, radiation therapy is known to cause volume loss of the breast [2]. Our goal is to provide the software and workflow necessary to calculate the breast volume using a non-invasive technique. By calculating and comparing the breast volume of the patient before undergoing reconstruction surgery to the baseline volume will help surgeon’s better estimate how much tissue needs to be replaced.
 Methods: A 3D surface scan of the patient’s chest is obtained. The scan is then imported into 3D Slicer where modules are used to isolate the target breast and calculate the volume .
 Results: The method provided to calculate breast volume is feasible using 3D Slicer and only requires one surface scan from the patient. The ground truth breast volume of the mannequin was 164mL with a standard deviation of 4.1ml (n=5). The volume of the mannequin’s breast was calculated using the workflow provided, the mean calculated volume was 160.8mL and the standard deviation was 4.7ml (n=4).
 Conclusion: Using a 3D surface scanner provides a non-invasive and quick way to calculate breast volume. This initial validation suggests this system may be accurate enough to aid the surgeon in the reconstruction process.
 References
 [1] Canadian Breast Cancer Society. (2015). Breast Cancer in Canada, 2015. Retrieved from https://www.cbcf.org/ontario/AboutBreastCancerMain/FactsStats/Pages/Breast-Cancer-Canada.asp
 [2] Haykal, Siba, Colin P. White, and Nicolas A. Guay. "An estimation of volume loss after radiation therapy on free flap breast reconstruction." Plastic and reconstructive surgery 131.6 (2013): 937e-939e.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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