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Enregistrement W1966637872 · doi:10.1109/usnc-ursi.2014.6955438

Microwave and ultrasound imaging for biomedical tissue identification

2014· article· en· W1966637872 sur OpenAlexaff
Pedram Mojabi, Joe LoVetri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowave imagingInverse scattering problemIterative reconstructionAcousticsTomographyPhysicsUltrasoundOpticsInverse problemMicrowaveUltrasonic sensorScatteringPermittivityMedical imagingMaterials scienceComputer scienceDielectricMathematicsComputer visionArtificial intelligenceOptoelectronicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave tomography (MWT) and ultrasound tomography (UT) are two biomedical imaging modalities which are currently being investigated for applications such as breast cancer imaging. In MWT, the object of interest (OI) is surrounded by a number of antennas that are used to radiate the OI successively with electromagnetic waves in the microwave frequency range. The scattered electric fields are collected at receiver locations surrounding the OI. On the other hand, in UT the OI is surrounded by several ultrasound transducers illuminating the OI by acoustic waves and the scattered pressure from the OI is then collected at the receivers. In both MWT and UT, the scattered data is given to an inverse scattering algorithm to reconstruct specific properties of the object: in MWT the relative permittivity and conductivity (or complex permittivity) of the OI are reconstructed, whereas in UT the complex compressibility and inverse density are reconstructed. Both are quantitative imaging methods and thereby provide some insight into type of tissue corresponding to a pixel value in the image.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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