Development of a novel, dual-modality image guidance system by combining a focused gamma probe with ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
During breast cancer surgery, there are several modalities that a clinician can choose from to detect and localize cancerous tissue intraoperatively, with one of the most common being non-imaging gamma probes. However, deficiencies in the existing modalities make it difficult for clinicians to completely resect the tumour with clean margins, meaning the patient may have to undergo a revision surgery. We describe a novel, dual-modality image guidance system comprising a non-imaging, focussed gamma probe and an ultrasound transducer that simultaneously acquires molecular and anatomical data for a complete surgical guidance system. The custom-designed focussed gamma probe features a highly convergent collimator that achieves high-resolution in a remote focal region. Monte Carlo simulations show a 3.5 mm full width at half maximum resolution and a maximum sensitivity of approximately 7.8 cps/kBq for a 45 mm focal length collimator. The unique focal point design of the gamma probe enables the region with the highest resolution to be aligned within the ultrasound imaging plane for simultaneous, dual-modality acquisition. The first proof-of-concept computer-aided design for the hybrid imaging system is presented. Simultaneous acquisition was realized using a custom-designed holder that allows the focussed gamma probe and any commercially available ultrasound probe to be connected into a single, hand-held unit. The system also contains a translational stage that allows the focal point of the gamma probe to be adjusted axially within the ultrasound plane for optimal assessment. The development of this novel, dual-modality image guidance system should facilitate more accurate real-time, intraoperative tumour margin assessment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».