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Enregistrement W4410717347 · doi:10.1016/j.rineng.2025.105458

A 3D-printed circularly polarized cavity-based slotted waveguide antenna for kidney cancer detection application

2025· article· en· W4410717347 sur OpenAlexafffund
Rashad H. Mahmud, Mustafa M. Mohammed, Halgurd N. Awl, Yadgar I. Abdulkarim, Idris H. Salih, Muhammad N. Mahmood

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaSalahaddin University-Erbil
Mots-clésAntenna (radio)WaveguideOpticsCancerCancer detectionMaterials sciencePhysicsMedicineEngineeringElectrical engineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel circularly polarized (CP) slot antenna based on a waveguide cavity resonator for kidney cancer detection applications. The cavity is coupled to the input port via a capacitive iris, ensuring strong coupling and improved impedance matching compared to conventional waveguide slot antennas. An L-shaped radiating slot, formed by two orthogonal linearly polarized (LP) slots, is etched into the broad wall of the cavity to generate CP radiation. The axial ratio bandwidth (ARBW) is enhanced by optimizing the slot dimensions. To validate the predicted results, a 3D-printed prototype was fabricated and tested. The measured 10-dB fractional bandwidth (FBW) is 7.4 % at the center frequency ( f 0 ) f 0 = 10 GHz, while the 3-dB ARBW and peak gain are 7.0 % and 7.5 dBic, respectively. The detection capability of the proposed antenna is evaluated in a modeled measurement system, revealing a calculated sensitivity of 0.175 GHz/RIU at f 0 =10 GHz. Furthermore, the antenna exhibits a resonance frequency shift of 0.21 GHz when tested with renal cancer cells, distinguishing them from normal cells. These findings demonstrate that the proposed antenna effectively distinguishes between normal and cancerous kidney cells, making its potential as a good candidate for kidney cancer detection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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