Tissue Mimicking Materials for Shell-Based Phantoms in Breast Microwave Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Breast phantoms are required to test and evaluate microwave breast imaging systems before clinical applications. Shell-based breast phantoms are versatile, reproducible, low-cost, stable, and capable of mimicking the morphology and dielectric properties of the breast. In past work, 3D-printable plastics have been used to fabricate the shells in these phantoms, but the low permittivity plastics limit the dielectric accuracy of the phantoms. Furthermore, the liquids in these shell-based phantoms are prone to air bubbles, which may introduce undesirable microwave scattering. This work examines new tissue-mimicking materials to address these challenges. Low-permittivity 3D-printed plastic filament was replaced with a graphite, carbon-black, and resin mixture to mimic skin properties within the 0.4–9.0 GHz range. Glycerin and Triton X-100 were replaced by diethylene glycol butyl ether (DGBE) solutions to mimic the properties of adipose and fibroglandular tissue. The resin-based material more closely modelled the properties of ex vivo tissue samples than 3D-printed plastics. The DGBE solutions had improved dielectric properties compared to the glycerin and Triton X-100 solutions. The DGBE solutions are advantageous compared to glycerin and Triton X-100 solutions due to their lower viscosity, decreased susceptibility to air bubble formation, improved short-term stability, temperature stability, and enhanced long-term stability, facilitating the reusability of these materials. The materials investigated in this work can be used to produce more dielectrically accurate breast phantoms with improved stability and experimental utility for microwave breast imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».