3D Transrectal Ultrasound-Guided Prostate Biopsy Platform Integrated with Prostate-Specific PET: Registration and Accuracy Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a proof-of-concept validation of a trans-perineal prostate biopsy platform integrating three-dimensional (3D) transrectal ultrasound (TRUS) with a prostatespecific PET (P-PET) system. The platform combines the anatomical imaging of 3D TRUS with the functional imaging of $\mathbf{P}$-PET, enabling accurate lesion targeting. Unlike conventional PET systems, the P-PET design uses two planar detectors positioned near the prostate, improving resolution and reducing radiation dose. To enable real-time anatomical guidance, the system incorporates a motorized 3D TRUS unit, a tracking arm, and a mechatronic needle guidance device. The system includes modules for volumetric ultrasound acquisition, deep learning-based segmentation, dual-modality registration, and trajectory planning. Registration was performed using a calibration grid with ten non-collinear fiducials, yielding a mean Fiducial Registration Error (FRE) of 0.699 mm with a standard deviation of 0.416 mm. Target Registration Errors (TREs), based on ten internal target fiducials, were below 0.1 mm in all directions, with 95 percent confidence intervals including zero, indicating no directional bias. Needle targeting accuracy was evaluated using a tissue-mimicking agar phantom with five spherical inclusions. Biopsy paths were planned in 3D TRUS and executed under 2D TRUS guidance. Post-fire imaging was used to segment the needle track, and the 3D Needle Targeting Error (NTE) was 0.84 mm with a standard deviation of 0.32 mm, confirming submillimeter accuracy. This work introduces the first integrated 3D TRUS and P-PET-guided prostate biopsy system. Preliminary results demonstrate accurate spatial registration and needle guidance. Future work includes integration with the actual P-PET hardware and clinical validation using PSMA radiotracer in phantom or patient trials.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».