An accurate, straightforward computer vision algorithm for optimal tumor-feeding visualization in cone-beam computed tomography hepatic arteriography: A preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although standardized 3D volume rendering techniques (VRT) and embolization guidance visualize and identify tumor-feeding arteries, current vessel tracking software lacks automatic angle recommendations. This forces an operator, e.g. an interventional radiologist, to leave an ongoing procedure to manually manipulate the system and find the best angle for each feeding vessel-requiring time-consuming re-scrubbing. We propose a computer vision algorithm that suggests a rotation/angle in the VRT where a tumor-feeding artery's view is maximized. We focus on hepatocellular carcinoma. METHODS: Our algorithm accepts a series of post-embolization guidance frames extracted from the 3D VRT; the VRT is rotated in 5° intervals from, e.g., ±15°, fixing one axis (e.g. CRAN/CAUD) and rotating the other (e.g. LAO/RAO). Our algorithm segments the embolization guidance line and recommends 4 views/angles by maximizing the features of line length (contour area) and convex hull area. We developed/iterated our algorithm using 19 patient cases and feedback from various experts. RESULTS: Over a 50-patient internal validation set, according to an interventional radiologist with 33 years of experience, a view/angle sufficient for the embolization task was always present among the top-4 views/angles suggested by our algorithm (100% retrieval relevance). CONCLUSION: Sufficient view/angle selection for hepatic artery embolization can be achieved using traditional computer vision. Our technique is much faster and more explainable than deep learning approaches, and could greatly improve radiologists' procedural efficiency. We recommend conducting a larger study with more patients and further technical iteration.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».