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Enregistrement W4409164128 · doi:10.1017/s1759078725000376

Image quality analysis and comparison of three radar-based breast microwave sensing systems

2025· article· en· W4409164128 sur OpenAlexafffund
Tyson Reimer, Gabrielle Fontaine, Fatimah Eashour, Jordan Krenkevich, Stephen Pistorius

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Microwave and Wireless Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceMicrowaveRadarRemote sensingMicrowave imagingTelecommunicationsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several breast microwave sensing (BMS) systems have shown encouraging results as a potential breast cancer detection tool. The existing systems in the literature have diverse designs, equipment, measurement protocols, and analysis methods. However, there is relatively little investigation on the impact and performance of varying system designs. This work compares the impact of system design parameters on three existing BMS systems. The first system, a bed-based system, was designed for use in a permanent clinic. The second system, a bench-top system, was created for laboratory research. The third system, a portable system, was designed for use in low-income and remote communities. The bed-based system had the highest resolving capabilities, achieving a spatial resolution of 12.4 ± 0.5 mm. Additionally, the bed system had the highest signal-to-noise ratio of 26 ± 1 dB. The portable system had the least intensity dependence on polar positions within the imaging chamber. The bed system had the highest contrast between tumor- and adipose-mimicking materials. However, the contrast of tumor- and fibroglandular-mimicking materials was similar for each system. By comparing and evaluating the performance of multiple BMS systems, we improve our understanding of system design, allowing for potential studies into an ideal BMS system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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