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Etude De Fiabilite D’un Logiciel De Volumetrie Automatisee De Nodules Pulmonaires Utilisant Un Fantome Anthropomorphique

Journal de radiologie(2007)

Montréal

Cited 0|Views13
Abstract
L’étude a pour but de vérifier la fiabilité d’un logiciel de volumétrie automatisée sur des nodules synthétiques dans un fantôme thoracique et d’étudier l’influence de diverses variables sur la reproductibilité des résultats. Le fantôme utilisé (« Lungman » avancé) contient un total de 80 nodules, solides et en verre dépoli, de forme ronde et irrégulière, à différentes localisations (intraparenchymateuse, sous-pleurale, juxtavasculaire, paramédiastinale), de diamètre et de densité variant de 3 à 20 mm, et − 800 à +100 HU respectivement. Le fantôme a été imagé à l’aide d’un CT 16-barettes, épaisseur de coupe de 0,75 mm, reconstructions de 2 mm et 5 mm, dose standard (180 mAs) et faible (40 mAs), 120 Kv. La segmentation et les mesures de tous les nodules ont été effectuées avec le logiciel de volumétrie Lungcare (Siemens) par deux observateurs aveugles, puis comparées aux valeurs de volumes réels. La fiabilité du logiciel est comparable à celle rapportée par la littérature pour les nodules solides, peu importe la forme, la localisation et la dose d’exposition (taux d’erreur maximal de 15 % à une taille < 5 mm). La consistance en « verre dépoli » constituait le facteur d’erreur principal, plus particulièrement ses sous-groupes de petite taille, de forme irrégulière et/ou apposée à une structure vasculaire, et à faible dose (taux d’erreur ad 23 %). 11 n’y avait aucune variabilité intra-observateur ; la composante inter-observateur est en cours d’étude. L’intérêt du projet repose sur le nombre de nodules et de variables simulant les conditions rencontrées in vivo, incluant une étude comparative dose standard et faible dose.
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Key words
Diagnostic assisté par ordinateur, quantification,Poumons, nodule,Scanographie
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  • Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
  • We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
  • We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
  • The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
  • Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance
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要点】:研究旨在验证自动化肺结节体积测量软件在合成结节中的可靠性,并探讨不同变量对结果重复性的影响。

方法】:使用含有80个合成结节的“Lungman”高级仿真胸廓 phantom进行实验,结节形状、大小、密度和位置各不相同,通过16排CT扫描获取图像,使用Lungcare软件进行结节分割和测量。

实验】:在标准剂量和低剂量条件下对phantom进行成像,由两名不知情的观察者使用Lungcare软件对结节进行分割和测量,并将结果与实际体积值进行比较,实验表明软件对于直径小于5mm的实体结节具有可靠的测量精度(最大误差率为15%),而对于“磨砂玻璃”结节的测量误差较大(误差率高达23%)。