Microstrip Patch Antennas for Breast Tumor/Cancer Cell Detection–Challenges, Designs, and Future Opportunities: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a major killer of women worldwide and one of the leading causes of death overall. It involves the progressive abnormal growth of breast tissue which, if detected at an early stage, can be diagnosed as a tumor. Traditional breast cancer screening methods, such as X-ray mammography, magnetic resonance imaging, and ultrasound scanning, present several drawbacks, making them less than ideal. These drawbacks include high costs, exposure to potentially hazardous radiation, and patient inconvenience. Due to these challenges, researchers have been motivated to seek alternative methods, one of which involves the application of microwave technology. In recent years, wearable and flexible patch antennas have gained popularity due to their appealing characteristics and the potential to develop lightweight, compact, low-cost, and adaptable solutions for biomedical applications. This article provides an overview of microwave approaches for breast tumor detection using microstrip patch antennas. In particular, recent advancements in active microwave imaging and microwave-based methods are reviewed. The primary goal of this work is to offer researchers and medical professionals an understanding of the underlying principles, techniques, and challenges associated with microwave imaging for breast tumor/cancer detection. Additionally, this study aims to highlight the fact that, as of now, commercially available, cost-effective microwave-based technologies for imaging or detecting breast tumors/cancer are relatively scarce. This observation is not meant to imply that microwave technology is ineffective for breast tumor/cancer diagnosis; rather, it seeks to spark a constructive discussion about why, despite years of dedicated research, a widely accessible commercial technology has yet to be made available.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».