Breast cancer imaging using microwave tomography with radar-derived prior information
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. Biomedical imaging at microwave frequencies has shown potential for breast cancer detection and monitoring. Current modalities suffer from significant underlying disadvantages. For example, mammography utilizes high-energy, ionizing radiation and is uncomfortable for patients, and breast MRI has a high false positive rate due to high sensitivity and low specificity. Microwave imaging is an inexpensive technique that uses low-power, non-ionizing radiation that is not harmful to patients. Two techniques that exploit microwave frequencies for breast imaging are microwave tomography (MWT) and radar-based imaging. These two techniques suffer from limitations in resolution of fine structures and accuracy of tissue dielectric properties.We present a novel algorithm that combines MWT with a radar-based region estimation technique, with a focus on breast cancer imaging. The region estimation method creates a patient-specific spatial map of the breast anatomy that includes skin, adipose and fibroglandular tissue regions, and contains the average dielectric properties over those regions (D. Kurrant and E. Fear, Inverse Prob., 2012). This map is incorporated into a finite element contrast source inversion (FEM-CSI) algorithm as prior information in the form of an inhomogeneous background (A. Zakaria, A. Baran, and J. LoVetri, Antennas Wireless Propag. Lett., 2012). This hybrid approach is able to reconstruct finer structural details of tissues within the breast, and estimates their dielectric properties more accurately than either technique used alone. Results from various numerical phantoms characterize this significant improvement in image quality. In addition to improvement of accuracy and resolution, the algorithm is able to produce reliable results within the 1GHz-4GHz frequency range, allowing us to take advantage of march-on-frequency techniques to further improve image quality and localize tumors. Simulations also produce reliable results using several different immersion media that vary greatly in their real and imaginary permittivity values, providing more flexibility in the choice of immersion medium for clinical systems. Results from numerical breast phantoms using this hybrid technique will be presented and compared to traditional MWT methods.
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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 | 0,000 |
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 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 ».