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Enregistrement W4254987340 · doi:10.32920/ryerson.14651982.v1

Characterization of a Single Pixel Beta Detector for Guidance in Breast-Conserving Surgery

2021· preprint· en· W4254987340 sur OpenAlexaff
Amritpal Singh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorScintillatorPixelMargin (machine learning)Nuclear medicineSensitivity (control systems)Breast cancerPhysicsMedicineComputer scienceOpticsCancerElectronic engineeringInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast-conserving surgery (BCS) is a challenging surgical procedure due to the lack of intraoperative image guidance available to surgeons. One potential method of intra-operative guidance would be radio-guided surgery with adiopharmaceutical emitting beta particles. In this thesis, a single pixel beta sensitive detector was constructed and characterized for intra-operative guidance during BCS. The thickness of the scintillation element of the detector was optimized to obtain a superior beta to gamma detection ratio. A computer model of the detector response was derived from an empirically measured, two-dimensional (2D) detector response. An in silico study evaluated whether the novel single pixel beta detector could detect less than 1 mm² deposits of cancer at the cut edge of the surgically excised cancerous tissue, with a sensitivity and specificity of 95%. A thickness of 0.5 mm for a CaF₂(Eu) scintillator was found to be optimal for a beta to gamma detection ratio. Additionally, according to an in silico study it is expected that with an acquisition time of 30 seconds, a tumour-to-background ratio of 5 or higher, and a normal breast tissue activity of 1.69 kBq/ml, detection of cancerous deposits of less than 1 mm² is possible. The result of this thesis demonstrate that radio-guided BCS, with a CaF₂(Eu) scintillation beta particle detector, can intra-operatively assess the tumour margin involvement, which would help surgeons in determining resection margins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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