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Enregistrement W2002598734 · doi:10.2528/pier14080503

TIME-DOMAIN MICROWAVE RADAR APPLIED TO BREAST IMAGING: MEASUREMENT RELIABILITY IN A CLINICAL SETTING

2014· article· en· W2002598734 sur OpenAlexafffund
Emily Porter, Adam Santorelli, Milica Popović

Notice bibliographique

RevueElectromagnetic waves · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMicrowave imagingMicrowaveReliability (semiconductor)RadarTime domainBreast imagingComputer scienceRemote sensingMedical physicsMedicineTelecommunicationsMammographyBreast cancerPhysicsGeologyInternal medicineComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract—This work presents an evaluation of the measurement challenges in clinical testing of our microwave breast cancer screening system. The time-domain radar system contains a multistatic 16-antenna hemi-spherical array operating in the 2–4GHz frequency range. We investigate, for the first time with such a system in clinical trials, the repeatability of measurements and its effect on image reconstruction. We record vertical and horizontal measurement uncertainties under different scenarios and verify using previously introduced compensation methods that they can be successfully reduced to an acceptable level from the standpoint of image reconstruction. We also examine how placement of an immersion medium can affect collected breast scan data. Finally, we probe the repeatability and consistency of measurements with patients. With the goal of confirming the feasibility of frequent breast health monitoring, with our system, we obtain a total of 342 breast scans collected over 57 patient visits to determine how much scan data varies when there are no changes in between scans, and how much it varies when the patient is repositioned in the system. We confirm that, by taking care in patient positioning in the system and with respect to the immersion medium, the measurement repeatability is high. 1.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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