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Enregistrement W4411270860 · doi:10.1109/jerm.2025.3572116

Breast Cancer Detection Using a Metasurface-Based Microwave Probe

2025· article· en· W4411270860 sur OpenAlexaff
Mauricio Hernández, Hamid Akbari–Chelaresi, Ghazaleh Tashtarian, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Electromagnetics RF and Microwaves in Medicine and Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveCancer detectionMicrowave imagingCancerBreast cancerMaterials scienceComputer scienceMedicineTelecommunicationsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work introduces an electromagnetic energy scanning technique with specific application to the detection of breast cancer. The technique is based on a metasurface field detector probe composed of an ensemble of electrically small elements resonating at 700 MHz, where the middle single element represents the field detector. The sensor scans the two-dimensional plane that contains the energy transmitted through the breast. Once the scan is completed, we generate a contrast image composed of N X N pixels that represent the different components of the breast tissue. We then compile a dataset of these contrast images to train a convolutional neural network (CNN) to differentiate between healthy and unhealthy breast tissue. Thie probe provides a resolution that cannot be matched by either electrically small probes or resonance-based probes that have dimensions comparable to the wavelength. The field emanating from a specific structure, such as a human female breast, can be scanned by the proposed probe to achieve a resolution in the millimeter range while operating in the low-microwave frequency spectrum. The probe was tested numerically, and a prototype was tested experimentally, demonstrating its effectiveness in providing a field resolution of approximately 5 mm.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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