A global optimization technique for microwave imaging of the inhomogeneous and dispersive breast
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates how breast tissue composition, modeled by different mixtures of adipose and glandular tissues, affects the accuracy of microwave breast imaging for different sizes of malignant lesions. To study this, the scattered field for different tissue composition and various tumour sizes was calculated using a Frequency Dependent Finite Difference Time Domain ((FD)2TD) approach. Images are generated from the scattered field, together with Genetic Algorithm (GA) optimization methods. The scattered field calculations show that it is strongly dependent not only on the dielectric properties and size of the breast tissue, but also on the specific tissue composition. The tumour response is the difference between scattered fields of a specific tissue composition with and without the tumour. The response of a 1.5cm tumour was found to be 6.7 times larger when it is embedded within homogeneously uniform fatty tissue than when embedded within homogeneously uniform fibro-glandular tissue. For a tumour inside a heterogeneously dense breast consisting of a mix of fi bro-glandular and fatty tissues, this value is 5.2. The consequences of the biological heterogeneity on the forward and inverse simulation, and on the accuracy of images obtained by microwave imaging using the proposed method were studied. The robustness of our approach to variations in the breast phantom was shown. This technique returned highly accurate results with millimetre resolution. The most rigorous test to date demonstrated that we are able to accurately reconstruct an image of the dielectric properties of a 7.5mm lesion embedded in fibro-glandular tissue at a depth of 6cm in a heterogeneous numerical breast phantom.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».