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Enregistrement W2170932486 · doi:10.2528/pier14021905

THE EFFECT OF ANTENNA INCIDENT FIELD DISTRIBUTION ON MICROWAVE TOMOGRAPHY RECONSTRUCTION

2014· article· en· W2170932486 sur OpenAlexafffund
Nozhan Bayat, Puyan Mojabi

Notice bibliographique

RevueElectromagnetic waves · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésTomographyOpticsMicrowaveMicrowave imagingDistribution (mathematics)Omnidirectional antennaAntenna (radio)Iterative reconstructionPhysicsComputer scienceMathematicsTelecommunicationsArtificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For microwave tomography applications, we show that the utilized incident field distribution can affect the achievable image quantitative accuracy and resolution.In particular, for the synthetic cases considered here, it is shown that the use of a focused incident field distribution within the imaging domain often results in either enhanced or equivalent image reconstruction as compared to the use of an omnidirectional incident field distribution. INTRODUCTIONIn microwave tomography (MWT), the dielectric profile of the object of interest (OI) is to be found using microwave scattering measurements collected outside the object.To this end, the OI is successively illuminated by a number of antennas located around the OI.The scattering data emanating from the OI is then used by an appropriate nonlinear inversion algorithm so as to generate quantitative images from the dielectric profile of the OI.To make MWT a viable imaging method, specially for clinical applications, its current achievable image quantitative accuracy and resolution need to be enhanced.Broadly speaking, two general approaches have been suggested to increase the image quantitative accuracy and resolution achievable from MWT: (1) collecting more scattering information, and (2) interpreting the collected scattering information in a better way.Within the framework of these two approaches, some of the utilized techniques are (i ) increasing the number of antennas (or, probes) [1], (ii ) using multiple-frequency data sets [2], (iii ) using different boundary conditions [3], (iv ) using an appropriate Green's function [4], (v ) simultaneous use of transverse magnetic and electric data sets [5], (vi ) using appropriate data calibration techniques [6], (vii ) using more effective inversion algorithms and regularization techniques [7,8], (viii ) accurate MWT system modeling [9], (ix ) using a priori information [10], etc.Herein, we investigate whether the utilized incident field distribution in MWT, defined as the field distribution within the imaging chamber in the absence of the OI, can affect the achievable image accuracy and resolution.This incident field distribution is usually governed by the near-field distribution of the utilized transmitting antenna as MWT antenna systems usually operate in their near-field zones.It should also be noted that the effect of antenna near-field distribution on the achievable image from microwave radar-based imaging has been studied in [11]; however, to the best of our knowledge, it has not yet been investigated for MWT.(A preliminary investigation of this topic has been presented by the authors as a one-page abstract in [12].)In what follows, we first explain why the choice of the incident field distribution can affect the achievable MWT image accuracy.The numerical model adopted for the incident field distribution will then be described.We will then numerically show how an appropriate choice of the incident field distribution can lead to enhanced image reconstruction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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