Development and Characterization of Skin Phantoms at Microwave Frequencies
Notice bibliographique
Résumé
Realistic tissue-mimicking phantoms are required for experimental evaluation and validation of microwave reflectometry prototype systems for skin cancer detection before performing any tests on human subjects. These phantoms must accurately emulate the dielectric properties for both healthy and malignant skin tissues. In this work, we develop and experimentally investigate multiple skin phantoms with tumor inclusions in the frequency range of 0.5–26.5 GHz. These heterogeneous phantoms are realized by varying the tumor size and placement relative to the skin. The tumors with irregular borders are also investigated. For analyzing the effect of underlying skin on dielectric properties, two skin thicknesses are considered: 8 mm and 2.5 mm. The proposed heterogeneous phantoms are developed using inexpensive materials: oil, gelatin, deionized water and formaldehyde. The dielectric properties of fabricated phantoms are characterized with Keysight performance probe connected with a FieldFox handheld vector network analyzer. Our results demonstrate that the dielectric properties of the developed phantoms closely agree with those of the excised malignant human tissues reported in the literature over the entire frequency range of 0.5–26.5 GHz and can be hence reliably used for experimental validation in studies towards microwave-based diagnostics of skin lesions.
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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) | 0,001 | 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 ».