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Enregistrement W1970925657 · doi:10.1118/1.3633922

Real time breast microwave radar image reconstruction using circular holography: A study of experimental feasibility

2011· article· en· W1970925657 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContrast-to-noise ratioSignal-to-noise ratio (imaging)Noise (video)Image resolutionRadarIterative reconstructionHolographyMicrowave imagingComputer scienceMicrowaveSIGNAL (programming language)Artificial intelligenceOpticsImage qualityPhysicsImage (mathematics)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this paper is to assess the experimental feasibility of a novel breast microwave radar reconstruction approach, circular holography, using realistic experimental datasets recorded using a preclinical experimental setup. The performance of this approach was quantitatively evaluated by calculating the signal to noise ratio, contrast to noise ratio, spatial accuracy, and reconstruction time. METHODS: Six datasets were recorded, three corresponding to fatty cases and three containing synthetic dense tissue structures. Five of these datasets contained an 8 mm inclusion that emulated a malignant lesion. The data were acquired from synthetic phantoms that mimic the dielectric properties of breast tissues in the 1-6 GHz range using a custom experimental breast microwave radar system. The spatial accuracy and signal to noise ratio of the reconstructed was calculated for all the reconstructed images. The contrast to noise ratio of the reconstructed images corresponding to the datasets containing fibroglandular tissue regions was determined. This was done to evaluate the ability of the circular holographic method to provide images in which the responses from tumors can be distinguished from adjacent dense tissue structures. The execution time required to form the images was also measured to evaluate the data throughput of the holographic approach. RESULTS: For all the reconstructed datasets, the location of the synthetic tumors in the experimental setup was consistent with its position in the reconstructed image. The average spatial error was 2.2 mm, which is less than half the spatial resolution of the data acquisition system. The average signal to noise ratio of the reconstructed images containing an artificial malignant lesion was 8.5 dB, while the average contrast to noise ratio was 6.7 dB. The reconstructed images presented no artifacts. The average execution time of the images formed using the proposed approach was 5 ms, which is six orders of magnitude faster than current state of the art breast microwave radar (BMR) reconstruction algorithms. CONCLUSIONS: The results show that circular holography is capable of forming accurate images with signal to noise levels higher than 8 dB in quasi real time. Compared to BMR reconstruction algorithms tested on datasets containing dense tissue structures, the holographic approach generated images of similar spatial accuracy with higher signal to noise ratios and an acceleration factor of one order of magnitude.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,684

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,226 · 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