A feasibility study of a computational modeling system for performance evaluation and development of ultrasound strain elastography systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ultrasound strain elastography (USE) is an imaging technology that enables us to detect changes in tissue stiffness resulting from cancer and other diseases. The objective of this study is to computationally model the application of USE for breast lesion characterization. We develop a well-defined simulation pipeline using open-source software to create in silico USE phantoms with one and two stiff targets. First, we use FreeCAD software for tissue 3D modeling and Gmsh software for finite element (FE) meshes. Second, we place randomly positioned point scatterers within the meshed models to form pre-deformation virtual ultrasound phantoms. Then, a simulated ultrasound transducer is used to compress and deform tissue in FE simulations using FEBio software to create a post-deformation virtual ultrasound phantom. Third, we use the k-Wave acoustics toolbox to generate pre- and post-deformation ultrasound echo signals and B-mode images. Finally, we estimate axial and lateral displacements using a speckle tracking method, and strain elastograms, using a least-squares method. Displacements from the USE simulation pipeline and phantom experiments were compared against true FEBio-simulated displacements for accuracy. We have also quantitatively compared the resultant strain elastograms obtained from FEBio simulations, USE simulation pipeline, and phantom experiments. Finally, model validation is performed by comparing the performance of the USE software platform and physical phantom experiments for a range of compression values (0.5%–5% axial strain). The results confirm the use of the well-validated USE simulation pipeline as a robust non-clinical assessment tool for USE system development.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».