Ultrasound Velocity Imaging and Lateral Stereotactic BIOPSY: NEW TOOLS FOR BREAST Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer among Canadian women. There is strong evidence that early detection and diagnosis of breast cancer improves both the survival rate and quality of life for these women. In this thesis, two technical developments aimed towards improving the sensitivity of breast cancer detection are presented and evaluated. First, the feasibility of detecting occult solid breast lesions using ultrasound velocity differences between malignant lesions and surrounding tissue is investigated. In this technique, the breast is placed on a flat backplate and imaged using 3D ultrasound. The difference in ultrasound velocity through solid lesions versus surrounding breast tissue produces a shift in the apparent elevation of the backplate in the resulting image. We provide a mathematical model to predict backplate elevation as a function of lesion thickness, and validate this model experimentally using agar phantoms. Our results suggest that this technique may be useful as an additional screening tool for detection of otherwise occult solid breast lesions. Second, a new needle guidance device for lateral stereotactic breast biopsy (SBB) is presented, which addresses the limitations of commercially available needle guidance hardware. Specifically, the new device provides: 1) an adjustable rigid needle support to minimize needle deflection within the breast, and; 2) an additional degree of rotational freedom in the needle trajectory, allowing the sampling multiple targets through a single skin incision. This device was compared to a commercial lateral guidance device in a series of SBB phantom experiments. Needle placement error using each device was measured for deep and superficial needle insertions in agar phantoms. The biopsy success rate for each device was estimated by performing biopsy procedures in certified SBB phantoms. In these experiments, SBB with the new lateral guidance device provided significant improvements in both needle placement error and biopsy accuracy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».