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Enregistrement W2972833623

Spatial Resolution Evaluation of a Microwave System for Breast Cancer Screening

2019· article· en· W2972833623 sur OpenAlexaff
Daniel Tajik, Jessica Trac, Natalia K. Nikolova

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Antennas and Propagation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowave imagingImage resolutionImaging phantomOpticsMicrowaveCentimeterClutterAntenna (radio)Resolution (logic)Noise (video)ScatteringComputer scienceRadarPhysicsArtificial intelligenceTelecommunicationsImage (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of microwave breast imaging to achieve sub-centimeter spatial resolution has been proven before in simulation and simple experimental studies. However, detecting sub-centimeter tumours depends not only on the theoretical spatial resolution limit, but also on the level of background clutter and measurement uncertainty. Therefore, estimating the actual limit of the smallest detectable object in a specific measurement setup is critical before the setup can be deployed in a clinical scenario. Here, we present a method of such evaluation on a planar microwave imaging setup for breast cancer imaging. The method utilizes the measurement of a small scattering probe of known size and permittivity in a uniform embedding medium. The contrast-to-noise ratio (CNR) of the generated point spread function can then be evaluated to determine the system-specific spatial resolution. The effectiveness of this approach is demonstrated in an experimental study of a compressed-breast phantom. This method can be applied to evaluate the limit of the size of detectable objects for other acquisitions systems, e.g. hemispherical or cylindrical antenna configurations.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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