Development and translation of 3D ultrasound-based imaging systems for diagnostic and image-guided interventions
Notice bibliographique
Résumé
The past 50 years have witnessed unprecedented developments in new imaging systems that use 3D visualization. These new technologies have revolutionized diagnostic radiology, as they provide the clinician with information about the interior of the human body never before available. Conventional 2D ultrasound imaging is an important costeffective technique used routinely in the management of several diseases and is used globally in hospitals and diagnostic clinics. However, 2D viewing of 3D anatomy, using conventional ultrasound, limits our ability to quantify and visualize the anatomy and guide therapy, because multiple 2D images must be integrated mentally. This practice is inefficient and leads, at times, to variability and incorrect diagnoses. Also, since the 2D ultrasound image represents a thin plane at an arbitrary angle in the body, reproduction of this plane at a later time for monitoring disease progression or regression is difficult. Investigators and companies have addressed these limitations by developing 3D ultrasound-based devices and techniques. In this paper, we describe our developments in 3D ultrasound (3D US) imaging instrumentation and techniques. In our approach, the conventional ultrasound transducer is scanned mechanically using various external fixtures. The 2D images are digitized and then reconstructed in real-time into a 3D image, which can be viewed and manipulated interactively. We describe the use of 3D ultrasound for diagnosis, and image-guided intervention with four examples: prostate biopsy, whole breast imaging, imaging of musculoskeletal joints, and imaging and analysis of carotid arterial atherosclerotic plaques.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».