Finger Models: Example of Complex Geometry in Investigations on Microwave Skin Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Micro/mm-wave technology is a promising tool for the early diagnosis of skin cancers. It is important that the models, whether for numerical or experimental phantom investigations, be a good anatomical representation of the tissue distribution. Most models for skin cancer diagnoses consider layered media (skin, fat) with tumor inclusions. However, the human body has a number of extremities of a more complex geometry. To begin addressing this challenge, we have selected the human finger as an excellent model of complex tissue distribution, possibly all within the sensing depth of the probe placed on the skin surface. Four finger models, with progressive complexity of tissue layers, are simulated by following the anatomical finger structure. The models include a slim probe, applied to the healthy structure and its version with basal cell carcinoma (BCC) or squamous cell carcinoma (SCC) at 20 GHz - 50 GHz. We then observe the S-parameters, showing that, for meaningful results, finger model should consist of at least three layers: skin, fat, and ligament in microwave probe sensing for BCC/SCC detection. These results suggests that, for body portions with complex tissue distribution close to the skin surface, all tissues must be included in the model in order to properly assess the feasibility of the microwave-based diagnostic devices.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».