A Novel Approach for Precise Tissue Tracking in Breast Lumpectomy
Notice bibliographique
Résumé
One of the most common cancers among women is breast cancer which can be treated surgically in the early stages with a lumpectomy technique. In the context of breast lumpectomy procedures, accurately tracking tumours presents a critical challenge worsened by various sources of anatomical deformations, including breathing, tissue cutting, and ultrasound probe pressure. To address this, we explore how a realistic tissue deformation simulator can enhance the precision of locating internal targets by accurately assessing the deformation applied to a preoperative model of the breast, considering the distinct mechanical properties of both the breast tissue and the tumour within it. Our method uses advanced artificial intelligence techniques by combining a generative variation autoencoder (GNN-VAE) and an updating method called ensemble smoother with multiple data assimilation (ES-MDA), creating a dynamic model based exclusively on surface node data to update all nodes within the tissue. By leveraging a realistic tissue deformation simulator, our approach uses breast surface tracking to infer full tissue deformations. This makes the method compatible with various simulation tools and suitable for tissues with complex properties. The results indicate that the trained network has an accuracy of 0.014 cm with training data, and 0.026 cm with the testing portion of data, demonstrating precision in tumour localization and significantly improving upon current methods. This innovation can potentially enhance patient outcomes by making breast cancer surgery safer, less invasive, and more efficient.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».