Cost-effective, portable, patient-dedicated three-dimensional automated breast ultrasound for point-of-care breast cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer screening has substantially reduced mortality across screening populations. However, a clinical need persists for more accessible, cost-effective, and robust approaches for increased-risk and diverse patient populations, especially those with dense breasts where screening mammography is suboptimal. We developed and validated a cost-effective, portable, patient-dedicated three-dimensional (3D) automated breast ultrasound (ABUS) system for point-of-care breast cancer screening. The 3D ABUS system contains a wearable, rapid-prototype 3D-printed dam assembly, a compression assembly, and a computer-driven 3DUS scanner, adaptable to any commercially available US machine and transducer. Acquisition is operator-agnostic, involves a 40-second scan time, and provides multiplanar 3D visualization for whole-breast assessment. Geometric reconstruction accuracy was evaluated with a 3D grid phantom and tissue-mimicking breast phantoms, demonstrating linear measurement and volumetric reconstruction errors < 0.2 mm and < 3%, respectively. The system's capability was demonstrated in a healthy male volunteer and two healthy female volunteers, representing diverse patient geometries and breast sizes. The system enables comfortable ultrasonic coupling and tissue stabilization, with adjustable compression to improve image quality while alleviating discomfort. Moreover, the system effectively mitigates breathing and motion, since its assembly affixes directly onto the patient. While future studies are still required to evaluate the impact on current clinical practices and workflow, the 3D ABUS system shows potential for adoption as an alternative, cost-effective, dedicated point-of-care breast cancer screening approach for increased-risk populations and limited-resource settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».