The Use of Metasurfaces to Enhance Microwave Imaging: Experimental Validation for Tomographic and Radar-Based Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades, metamaterials (MMs) and metasurfaces (MTSs) have been used to fabricate innovative antenna designs, offering cost-effective solutions compared to conventional radiating systems. This paper investigates the feasibility of combining MM design concepts and imaging techniques to create innovative microwave imaging systems. In particular, we present an experimental study with the aim of enhancing microwave imaging for haemorrhagic stroke detection using a new MTS design. First, we show the improvement in performance for a stand-alone MTS-loaded antenna, by studying its operating characteristics in the near and far fields. Then, we assess the performance of the MTS on the reconstruction results from simulations and measurements on two tissue-mimicking gel-based brain phantoms with a cylindrical target representing the bleeding in haemorrhagic stroke. The brain phantom was immersed inside an imaging tank filled with 90% glycerol matching liquid. To perform the image reconstructions, we used both a Huygens based radar algorithm and a DBIM-TwIST tomography algorithm. Our simulation and measurement results indicate that the proposed MTS design improves target localization and decreases image artefacts for the tomographic algorithm and enables target’s detection through our radar technique, paving the way for a hybrid microwave imaging prototype with MTS enhanced antennas.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».