Unsupervised time reversal based microwave imaging for breast cancer detection
Notice bibliographique
Résumé
Microwave breast imaging is performed by illuminating the breast tissues with a short pulse of microwaves and processing the reflections (backscatter) to create a pseudospectrum that detects the presence of the breast tumours specifying their locations. An important step in such breast cancer detection techniques is the backscatter pre-conditioning step for effective suppression of the clutter signals arising from scattering mechanisms other than the tumor including the antenna reverberations and reflections from the skin-breast interface and chest wall. The paper proposes a new clutter suppression algorithm that successfully isolates the tumour response from the overall (tumour and clutter) response. The proposed DAF/EDF approach is based on a combination of the data adaptive filter (DAF) and the envelope detection filter (EDF), and does not require any prior training. The DAF/EDF algorithm is then coupled with the time reversal (TR) array imaging approaches [1, 2, 3] and tested by running finite difference, time difference (FDTD) electromagnetic simulations based on the magnetic resonance imaging (MRI) data of the human breast. Our results demonstrate the effectiveness of the DAF/EDF algorithm for microwave breast cancer detection.
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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) | 0,001 | 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 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 ».