Notice bibliographique
Résumé
When a woman is diagnosed with breast cancer, several treatment options are considered including breast conserving surgery. In this type of surgery, the goal is to completely remove the cancer while leaving as much healthy breast tissue as possible. This is a clinical judgement of high consequence since resecting less tissue is cosmetically appealing but increases the chances of leaving cancer cells behind, known as a positive margin. Conventionally, this operation is performed with an electrocautery – imagine it as an electronic knife – which seals tissue as it cuts and produces small amounts of surgical smoke in the process. In most operating rooms today this smoke is treated as a by product, and it is discarded with no further consideration. But this smoke is rich with useful information; it contains traces of the molecules the knife passed through when the smoke was generated. The intelligent knife (iKnife) analyzes this smoke to determine the pathology of tissue the surgeon’s knife has passed through – whether the tissue is cancerous or not. We have coupled the iKnife with an electromagnetic position tracking system to create a three dimensional spatially resolved malignancy map showing where the surgeon’s knife has encountered cancerous tissue. We have developed a functional prototype and have approval for a first clinical safety and feasibility trial. We hope the spatial map will help surgeons to successfully remove the entire malignancy with the smallest amount of healthy tissue while maintaining negative margins – a successful surgical outcome for the patient.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».