Tomosynthesis for Improved Breast Cancer Detection

用于改进乳腺癌检测的断层合成

基本信息

  • 批准号:
    7390660
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 33.76万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2006-06-20 至 2010-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The purpose of this study is to investigate tomosynthesis mammography to improve the sensitivity and specificity of breast cancer detection. By removing overlapping tissue, this system can allow detection of obscured lesions and permit better 3D characterization of lesions. The specific aims of the proposed study are to: (1) Optimize tomosynthesis technique using specimen and patient images. (2) Implement soft-copy display system for tomosynthesis images and CAD outputs to maximize radiologist productivity and performance. (3) Perform prospective pilot studies to evaluate radiologist performance with breast tomosynthesis. (4) Investigate CAD of breast masses as an integral component of breast tomosynthesis. In preliminary studies, we evaluated the physical characteristics of an investigational digital mammography system modified for tomosynthesis scanning, and optimized the radiographic technique for tomosynthesis. We translated our experience with chest tomosynthesis into mammography, and demonstrated feasibility of our reconstruction algorithm on phantoms, mastectomy specimens, and patients. We developed novel CAD algorithms for the detection of breast masses in mammography, and will parlay that experience into the 3D tomosynthesis data. This proposal presents a complete plan to demonstrate physical and clinical feasibility. Upon the successful completion of each aim, the immediate benefit will be crucial information which will facilitate commercial translation of this breast tomosynthesis system by our industrial partner, as well as the evaluation of similar systems from other academic groups and manufacturers.
本研究的目的是研究断层合成乳房X线照相术以提高灵敏度 和乳腺癌检测的特异性。通过去除重叠的组织,该系统可以允许 检测模糊病变并更好地描述病变的 3D 特征。 拟议研究的具体目标是: (1) 使用标本和患者图像优化断层合成技术。 (2) 实施断层合成图像和CAD输出的软拷贝显示系统,以最大限度地提高 放射科医生的生产力和绩效。 (3) 进行前瞻性试点研究,以评估放射科医生在乳腺断层摄影方面的表现。 (4) 研究乳腺肿块的 CAD,将其作为乳腺断层合成的一个组成部分。 在初步研究中,我们评估了研究数字的物理特征 乳房X线摄影系统针对断层合成扫描进行了改进,并优化了放射线摄影 断层合成技术。我们将胸部断层扫描的经验转化为 乳房X线照相术,并证明了我们的模型重建算法的可行性, 乳房切除标本和患者。我们开发了新颖的 CAD 算法来检测乳房 乳房 X 线摄影中的质量,并将把这些经验转化为 3D 断层合成数据。 该提案提出了一个完整的计划来证明物理和临床可行性。于 成功完成每个目标,直接的好处将是至关重要的信息 还促进我们的工业合作伙伴对该乳房断层合成系统的商业翻译 作为对其他学术团体和制造商的类似系统的评估。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

JOSEPH Y LO其他文献

JOSEPH Y LO的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('JOSEPH Y LO', 18)}}的其他基金

Computer-Aided Triage of Body CT Scans with Deep Learning
利用深度学习对身体 CT 扫描进行计算机辅助分类
  • 批准号:
    10585553
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
TR&D Project 3: Virtual Readers
TR
  • 批准号:
    10551846
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
TR&D Project 3: Virtual Readers
TR
  • 批准号:
    10089804
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
TR&D Project 3: Virtual Readers
TR
  • 批准号:
    10372911
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Tomosynthesis for Improved Breast Cancer Detection
用于改进乳腺癌检测的断层合成
  • 批准号:
    7096059
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Tomosynthesis for Improved Breast Cancer Detection
用于改进乳腺癌检测的断层合成
  • 批准号:
    7591041
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Tomosynthesis for Improved Breast Cancer Detection
用于改进乳腺癌检测的断层合成
  • 批准号:
    7248669
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Predicting breast cancer with ultrasound and mammography
通过超声波和乳房X光检查预测乳腺癌
  • 批准号:
    6417326
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Predicting breast cancer with ultrasound and mammography
通过超声波和乳房X光检查预测乳腺癌
  • 批准号:
    6620433
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
Improved diagnosis of breast microcalcification clusters
改进乳腺微钙化簇的诊断
  • 批准号:
    6515215
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:

相似海外基金

Approximate algorithms and architectures for area efficient system design
区域高效系统设计的近似算法和架构
  • 批准号:
    LP170100311
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Linkage Projects
AMPS: Rank Minimization Algorithms for Wide-Area Phasor Measurement Data Processing
AMPS:用于广域相量测量数据处理的秩最小化算法
  • 批准号:
    1736326
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Low Power, Area Efficient, High Speed Algorithms and Architectures for Computer Arithmetic, Pattern Recognition and Cryptosystems
用于计算机算术、模式识别和密码系统的低功耗、面积高效、高速算法和架构
  • 批准号:
    1686-2013
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Rigorous simulation of speckle fields caused by large area rough surfaces using fast algorithms based on higher order boundary element methods
使用基于高阶边界元方法的快速算法对大面积粗糙表面引起的散斑场进行严格模拟
  • 批准号:
    375876714
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Research Grants
Low Power, Area Efficient, High Speed Algorithms and Architectures for Computer Arithmetic, Pattern Recognition and Cryptosystems
用于计算机算术、模式识别和密码系统的低功耗、面积高效、高速算法和架构
  • 批准号:
    1686-2013
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Low Power, Area Efficient, High Speed Algorithms and Architectures for Computer Arithmetic, Pattern Recognition and Cryptosystems
用于计算机算术、模式识别和密码系统的低功耗、面积高效、高速算法和架构
  • 批准号:
    1686-2013
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Low Power, Area Efficient, High Speed Algorithms and Architectures for Computer Arithmetic, Pattern Recognition and Cryptosystems
用于计算机算术、模式识别和密码系统的低功耗、面积高效、高速算法和架构
  • 批准号:
    1686-2013
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
AREA: Optimizing gene expression with mRNA free energy modeling and algorithms
区域:利用 mRNA 自由能建模和算法优化基因表达
  • 批准号:
    8689532
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
CPS: Synergy: Collaborative Research: Distributed Asynchronous Algorithms and Software Systems for Wide-Area Monitoring of Power Systems
CPS:协同:协作研究:用于电力系统广域监控的分布式异步算法和软件系统
  • 批准号:
    1329780
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CPS: Synergy: Collaborative Research: Distributed Asynchronous Algorithms and Software Systems for Wide-Area Mentoring of Power Systems
CPS:协同:协作研究:用于电力系统广域指导的分布式异步算法和软件系统
  • 批准号:
    1329745
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 33.76万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了