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Enregistrement W3036434742 · doi:10.3390/diagnostics10060411

The Application of an Iterative Structure to the Delay-and-Sum and the Delay-Multiply-and-Sum Beamformers in Breast Microwave Imaging

2020· article· en· W3036434742 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésClutterMicrowave imagingAlgorithmIterative reconstructionIterative methodComputer scienceMicrowaveMathematicsRadarArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast microwave imaging (BMI) is a potential breast cancer screening method. This manuscript presents a novel iterative delay-and-sum (DAS) based reconstruction algorithm for BMI. This iterative-DAS (itDAS) algorithm uses a forward radar model to iteratively update an image estimate. A variation of the itDAS reconstruction algorithm that uses the delay-multiply-and-sum (DMAS) beamformer was also implemented (the itDMAS algorithm). Both algorithms were used to reconstruct images from experimental scans of an array of 3D-printed MRI-based breast phantoms performed with a clinical BMI system. The signal-to-clutter ratio (SCR) and signal-to-mean ratio (SMR) were used to compare the performance of the itDAS and itDMAS methods to the DAS and DMAS beamformers. While no significant difference between the itDAS and itDMAS methods was observed in most images, the itDAS algorithm produced reconstructions that had significantly higher SMR than the non-iterative methods, increasing contrast by as much as 19 dB over DAS and 13 dB over DMAS. The itDAS algorithm also increased the SCR of reconstructions by up to 5 dB over DAS and 4 dB over DMAS, indicating that both high-intensity and background clutter are reduced in images reconstructed by the itDAS algorithm.

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.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,375

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,198 · 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