Machine Learning based Reconstruction of Point-Like Scatterers in a Portable Microwave Detection Device
Notice bibliographique
Résumé
Access to breast cancer screening is limited in low-income and remote areas, resulting in late-stage diagnosis and increased mortality rates. A portable microwave system was created by minimizing the device cost, size, and complexity. The small, cylindrical device features twenty-six patch antennas and inexpensive vector network analyzers operating from 0.7 - 3 GHz. A microwave radar model was modified to simulate S <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">11</inf> measurements of the physical device. Radar simulations were performed on numerical phantoms consisting of two rod-like point scatterers with varying reflectivities of 10%, 30%, 50%, 70%, 90%, or 100%. A convolutional neural network (CNN) was trained to directly reconstruct the rod phantoms from their simulated S <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">11</inf> sinograms. Despite the narrow bandwidth, the CNN could detect point scatterers with an accuracy up to 85%, improving on conventional resolving capabilities. Artificial intelligence microwave sensing methods offer promising possibilities for automated, low-cost breast cancer screening.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».