Robust registration and phantom validation of mechatronics-assisted MRI-guided needle delivery for prostate focal laser ablation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI)-guided prostate focal laser ablation (FLA) therapy shows potential as a minimally invasive treatment method for localized prostate cancer, which minimizes overtreatment of surrounding structures, thereby improving quality of life. We previously developed an MRI-compatible mechatronic guidance system capable of needle positioning within an open-air and in-bore MRI environment. In comparison to open-air testing, an increased error was reported from in-bore experiments, suggesting the effects of image distortion, fiducial localization, and registration error may impact its accuracy. In this paper, we describe the design of an improved registration multi-fiducial for the robust registration of the mechatronic system to MRI, and comparison and validation of MRI-guided needle delivery to virtual targets (simulating localized focal zones) in tissue-mimicking prostate phantoms. The multi-fiducial structure is composed of thirty-six MR-spheres arranged across an extensive volume. Mechatronics-assisted MRI-guided needle delivery (N =10) to virtual targets were evaluated with tissue-mimicking phantoms. 3T MRI images were acquired for registration, the mechatronic system was remotely actuated and needle insertion was performed, then verification images were acquired. The needle tip and needle trajectory error were quantified between the planned and actual trajectories. Our preliminary results show significant improvements in needle targeting with the improved registration fiducial with an FLA ablation region radius of 2.0 mm within 95% confidence. Improvements in robust registration show potential to enable accurate mechatronics-assisted MRI-guided needle delivery for FLA therapy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».