Magnetic contrast-enhanced microwave biomedical imaging using discontinuous Galerkin contrast source inversion
Notice bibliographique
Résumé
Microwave imaging (MWI) continues to steadily progress towards clinical application as a low-cost complementary imaging tool for breast cancer detection and treatment monitoring. Contrast-enhanced MWI is a relatively new extension to the research field which employs exogenous agents to improve resulting reconstructions by artificially accentuating the complex dielectric or magnetic property variation between healthy and cancerous tissues. Although a handful of microwave contrast agent studies have been carried out focusing primarily on modifying the permittivity of the targeted tissue (S.C. Hagness et al., IEEE Trans. BME, 57, 8, 1831–1834, 2010), recent investigations of magnetic nano-particles (MNP) have been of particular interest, since they augment the magnetic permeability of the region in which they accumulate. As a dearth of magnetic material exists naturally in the human body, MNP-enhanced MWI allows the detection of targeted induced magnetic anomalies within otherwise purely dielectric biological tissues, using the electromagnetic response produced by clusters of retained MNPs (O.M. Bucci et al., IEEE Trans. Biomed. Eng., 58, 9, 2528–2536, 2011). To the authors' knowledge the only published work reporting quantitative images of magnetic polarizability has used synthetic breast data, with inversions based on the truncated singular value decomposition (TSVD) scheme (R. Scapaticci et al., IEEE Trans. Biomed. Eng., 61, 4, 1071–1079, 2014).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».