High spatial resolution attenuation imaging on a breast tomography scanner based on deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Attenuation imaging has been used as an independent indictor for breast cancer in ultrasound imaging. Both quantitative ultrasound (QUS) and ultrasound tomography (USCT) can be used to create attenuation images. In QUS, the spectral log difference method is most often applied on the backscattered signal, generating a low spatial resolution image. In USCT, the full wave inversion method is used to reconstruct the imaginary part of the wavenumber, which is attenuation, but suffers from being poorly conditioned, leading to a lower image quality. To overcome these issues, we propose using deep learning (DL) to reconstruct attenuation images of the breast using an ultrasound tomography scanner, i.e., QTI Breast Acoustic CT Scanner. Our U-Net neural network uses both 60-angle RF data as the input and, considering the Kramers–Kronig relations, the sound speed image as an additional input. The attenuation image is the output. The network was trained on simulated breast phantoms, and tested on simulation, physical phantoms, and in vivo breast data. The results demonstrate that our method can generate a high spatial resolution attenuation image with accurate values, and the relationship between generated attenuation and sound speed can serve as a new indicator for breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».