Breast tumour identification based on inverse scattering approach
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces an iterative evolutionary method in detection of breast tumour, identification of its size and location. At primary measurement step, a set of antennas capable of transmitting wide‐band Gaussian pulses, generated through the chirping technique, is placed around the breast and total wave received by each directional antenna is recorded in a bistatic manner for every cross section of the breast corresponding to a specific height for a full three‐dimensional scan. Each set of data for each cross section is then analysed separately. Measured fields are used in an inverse‐scattering problem, where the unknown is the tumour. To solve this problem, the finite‐difference time‐domain technique produces the total field resulted from the same incident wave as in measurement while illuminating an electromagnetic model of the breast, each time having a new tumour specification as a part of an evolutionary algorithm scheme. A comparison between various generated and measured reference data is repeated to reach a minimum cost function that corresponds to a minimum error in identification. Particle swarm optimisation and differential evolution are the two optimisations, each using all field elements of both TE z and TM z modes to reach convergence. The final results show an accurate identification of the tumour by this method.
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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 | 0,001 |
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 ».