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Enregistrement W4413321741 · doi:10.1109/antem64578.2025.11114340

Assessment of Microwave Breast Imaging System Stability Across CC and MLO Views

2025· article· en· W4413321741 sur OpenAlexafffund
Pedram Mojabi, Roger Y. Tsang, Jeremie Bourqui, Elise Fear

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMicrowave imagingMicrowaveBreast imagingMaterials scienceComputer scienceMammographyMedical physicsMedicineBreast cancerTelecommunicationsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave imaging is a safe, affordable, and convenient technology, making it a promising option for breast treatment monitoring, which often requires frequent scans over short intervals. To ensure effective monitoring of breast changes during treatment, it is crucial to verify the stability of measurements across different scans. In this study, a high-resolution microwave transmission system is used to scan the breasts of a healthy volunteer. The consistency of permittivity reconstruction for the volunteer is evaluated over three separate scans. The permittivity reconstructions for both breasts across the scans are presented, and stability is assessed using both average permittivity values and threshold-based regions. Additionally, a novel microwave mediolateral oblique (MLO) view of the breast, achieved by tilting the microwave system by 45 degrees is introduced for the first time alongside the conventional craniocaudal (CC) view. These views are analogous to those commonly used in mammography. The stability of permittivity reconstruction in both the CC and MLO views is demonstrated. At the time of the conference, results from a larger cohort of volunteers will also be presented to further validate the stability of the 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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