On the soft tissue ultrasound elastography using FEM based inversion approach
Notice bibliographique
Résumé
Elastography is a medical imaging modality that enables visualization of tissue stiffness. It involves quasi-static or harmonic mechanical stimulation of the tissue to generate a displacement field which is used as input in an inversion algorithm to reconstruct tissue elastic modulus. This paper considers quasi-static stimulation and presents a novel inversion technique for elastic modulus reconstruction. The technique follows an inverse finite element framework. Reconstructed elastic modulus maps produced in this technique do not depend on the initial guess, while it is computationally less involved than iterative reconstruction approaches. The method was first evaluated using simulated data (in-silico) where modulus reconstruction's sensitivity to displacement noise and elastic modulus was assessed. To demonstrate the method's performance, displacement fields of two tissue mimicking phantoms determined using three different motion tracking techniques were used as input to the developed elastography method to reconstruct the distribution of relative elastic modulus of the inclusion to background tissue. In the next stage, the relative elastic modulus of three clinical cases pertaining to liver cancer patient were determined. The obtained results demonstrate reasonably high elastic modulus reconstruction accuracy in comparison with similar direct methods. Also it is associated with reduced computational cost in comparison with iterative techniques, which suffer from convergence and uniqueness issues, following the same formulation concept. Moreover, in comparison with other methods which need initial guess, the presented method does not require initial guess while it is easy to understand and implement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».