A Multi-angle Method For Deriving The Temperature Distribution In Biological Structures With Microwave Radiometry
Notice bibliographique
Résumé
A new approach for deriving the temperature distribution in biological tissues by microwave radiometry is proposed here. It consists in the measurement of the ther- mal radiation of the body, in a given frequency band, as a function of the observation angle, for two mutually orthog- onal polarizations (multi-angle method). Theoretically, this method yields results comparable to those obtained with the well known multi-spectral method. Microwave radiometry can be used to evaluate the subcuta- neous temperature distribution in biological tissues. Different configurations of tissues with different temperature distributions may produce the same radiometric signal. One solution to this problem is to perform measurements at several frequency bands (multi-spectral method); the data thus obtained have to be pro- cessed by means of inversion techniques, in order to retrieve the correct temperature profile. We propose, instead, that the mea- surement of the thermal signal of the body should be carried out in one frequency band, only, but at several observation an- gles, for two mutually orthogonal polarizations. The proposed method consists in the following three steps: a) modelling of the biological body; b) computation of the thermal signal emitted as a function of the tissue parameters; c) retrieval of the thermal field in the tissues by the inversion of the radiometric data. The biological tissues are simulated by a structure of three planar layers, with known permittivities and thicknesses, the temperature being constant within each layer (figure 1). The brightness temperature TB measured by the antenna is given in this case by:
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».