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Enregistrement W2972698991

A Combined Algorithm for High Resolution Microwave Breast Imaging Using Eigenfunction-based Prior

2019· article· en· W2972698991 sur OpenAlexaff
Nasim Abdollahi, Joe LoVetri, Ian Jeffrey

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Antennas and Propagation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEigenfunctionMicrowave imagingAlgorithmFinite element methodContrast (vision)Inversion (geology)Computer scienceHigh contrastMicrowaveIterative methodMathematicsPhysicsComputer visionOpticsEigenvalues and eigenvectorsTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new algorithm for quantitative microwave breast imaging and cancer detection is presented that is based on creating prior information for the finite element contrast source inversion using a non-iterative eigenfunction-based technique. The prior information is introduced as a numerical inhomogeneous background that modifies the contrast and contrast sources variables being inverted by the finite element contrast source inversion. It is found that this type of specialized physics-based prior, that uses the eigenfunctions of the Helmholtz operator, ensures the stability of the subsequent contrast source inversion and produces high-accuracy and high-resolution breast images. The performance of the combined algorithm is verified by simulation studies of a 2D MRI-derived anthropomorphic breast model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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