Multi-Variate and Multi-dimensional CFAR Detection of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer is the most common type of cancer in females. In many cases, the mortality rate can be drastically lowered if the disease is detected early. Due to its safety and lack of risk to the patient, microwave breast imaging is considered a potential replacement for mammography. This paper presents a breast cancer detection approach based on the Multi-Variate and Multi-Dimensional Constant False Alarm Rate (MVMD-CFAR) method. This method has several advantages over mammography using x-rays, including increased patient comfort and lower costs. On an open-source experimental database derived from the University of Manitoba Microwave Mammography Dataset UM-BMID, the performance of the (2D-CFAR) method is evaluated by examining the available data set for breast microwave sensing. We segregate infected and healthy samples and assessed the probability density function PDF for pictures of normal and malignant tissue. The third dimension of the algorithm is the image's color data, which comprises three variables (three colors). Initial testing show that the MVMD-CFAR detector is highly effective, with a detection probability of 97.4% and a false alarm probability of 10%. However, a few challenges must be overcome before this imaging technique can reach its full potential and be implemented in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».