Validation of Breast Volume Measurement using Non-invasive Surface Scan
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».