Assessment of Breast Composition With a Transmission-Based Microwave Imaging System
Notice bibliographique
Résumé
Breast density is a key risk factor for breast cancer, but it is typically unknown before a first mammogram. Microwave imaging, proposed for cancer detection and monitoring, offers potential for measuring the composition of the breast. OBJECTIVE: Assess the potential of microwave imaging as a method for estimating breast composition via correlation with mammogram metrics. METHODS: Transmission based microwave imaging was applied to a cohort of 110 participants with prior mammograms. Several techniques were developed to estimate breast composition from microwave images, including average permittivity calculation, image thresholding and segmentation, and estimation of the fraction of glandular tissue in each pixel. These measures were compared to breast density category and percent density available from mammograms. RESULTS: Average permittivity from microwave images correlated strongly with mammogram-based metrics. For the average permittivity, statistical analysis using one-way ANOVA revealed significant group differences across the various breast density categories. Thresholding and segmentation involved more detailed analysis of the images, and showed potential as alternative approaches to differentiating between breast composition categories. CONCLUSIONS: This study represents the largest cohort of healthy participants in which microwave breast images were compared with breast composition data available from clinical imaging. The cohort is well balanced across all categories. It highlights microwave imaging as a safe, portable, and affordable tool for non-invasive breast composition assessment and early cancer risk detection. SIGNIFICANCE: The correlation between microwave imaging and mammogram-based breast density metrics highlights the potential for microwave imaging as a novel method for assessment of breast composition.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».