Multimodal Wearable Whole-Breast 3D Ultrasound System for Diagnosis and Needle Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer in women, but screening and biopsy accuracy are limited, especially for dense breasts, highlighting the need for cost-effective, accessible solutions. We developed a cost-effective, wearable 3D automated breast ultrasound (3D ABUS) device compatible with any commercial ultrasound (US) system and showed its potential for point-of-care supplemental breast cancer screening. With USMRI image registration, the system could enable US-guided biopsy of MRI-visible lesions, reducing the need for resourceintensive MRI-based biopsy. Our goal is to develop and integrate an US-MRI image registration process into the 3D ABUS system and to characterize the system’s novel 3D Doppler capabilities. The biopsy system’s registration capabilities were tested using a breast phantom with inclusions. Centroids of segmented inclusions were used to calculate US-MRI target registration error (TRE) and fiducial localization error (FLE). 3D power Doppler (PD) and superb microvasculature imaging (SMI) images were acquired in a custom flow phantom, and system feasibility was tested in healthy volunteers. The system displayed high registration accuracy in 3D ABUS-MRI lesions. The 3D PD and SMI images from the vascular phantom were able to be viewed dynamically in oblique and non-oblique planes using 3D visualization software. Images acquired in healthy volunteers demonstrated clear visualization of anatomical structures. The system was effective in registering lesions in US-MRI images and in acquiring 3D Doppler and SMI images. These developments show the potential of our system for supplemental breast cancer screening and as costeffective alternative to MRI-guided breast biopsy, particularly in women with dense breasts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».