Ultrawideband radar imaging system for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
Ultrawideband (UWB) (3–10GHz) radar imaging systems offer much promise for biomedical applications such as cancer detection because of their good penetration and resolution characteristics. The underlying principle of UWB cancer detection is a significant contrast in dielectric properties, which is estimated to be greater than 2:1 between normal and cancerous tissue, compared to a few-percent contrast in radiographic density exploited by x rays. This article presents a feasibility study of the UWB imaging of liver cancer tumors, based on the frequency-dependent finite difference time domain method. The reflection, radiation, and scattering properties of UWB pulses as they propagate through the human body are studied. The reflected and back-scattered electromagnetic energies from cancer tumors inside the liver are also investigated. An optimized, ultrawideband antenna was designed for near field operation, allowing for the reduction of the air-skin interface. It will be placed on the fat-liver tissue phantom with a malignant tumor stimulant. By performing an incremental scan over the phantom and removing early time artifacts, including reflection from the antenna ends, images based on the back-scattered signal from the tumor can be constructed. This research is part of our effort to develop a UWB cancer detection system with good detection and localization properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».