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Enregistrement W4393378567 · doi:10.1117/12.3006631

An automated system for registration and fusion of 3D ultrasound images during cervical brachytherapy procedures

2024· article· en· W4393378567 sur OpenAlexaff
Tiana Trumpour, Jamiel Nasser, Jessica R. Rodgers, Jeffrey Bax, Lori Gardi, Lucas C. Mendez, Kathleen Surry, Aaron Fenster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyImaging phantomComputer scienceImage registrationImage fusionUltrasoundComputer vision3D ultrasoundCalibrationArtificial intelligenceNuclear medicineMedicineRadiologyRadiation therapyImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High dose-rate brachytherapy is a typical part of the treatment process for cervical cancer. During this procedure, radioactive sources are placed locally to the malignancy using specialized applicators or interstitial needles. To ensure accurate dose delivery and positive patient outcomes, medical imaging is utilized intra-procedurally to ensure precise placement of the applicator. Previously, the fusion of three-dimensional ultrasound images has been investigated as an alternative volumetric imaging technique during cervical brachytherapy treatments. However, the need to manually register the two three-dimensional ultrasound images offline resulted in excessively large registration errors. To overcome this limitation, we have designed and developed a tracked, automated mechatronic system to inherently register three-dimensional ultrasound images in real-time. We perform a system calibration using an external coordinate system transform and validate the system tracking using a commercial optical tracker. The results of both experiments indicated sub-millimeter system accuracy, indicating the superior performance of our device. Future work for this study includes performing phantom validation experiments and translating our device into clinical work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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