Characterization of a Single Pixel Beta Detector for Guidance in Breast-Conserving Surgery
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».