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Enregistrement W4414162644 · doi:10.1002/mp.18080

Feasibility of tumor detection with a transmission‐based microwave imaging system

2025· article· en· W4414162644 sur OpenAlexafffund
Pedram Mojabi, Roger Y. Tsang, Bobbie Docktor, Danielle Deutscher, Anita Garland, Md Mahsin, Jeremie Bourqui, Elise Fear

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMicrowave imagingMedical imagingMicrowaveScannerIterative reconstructionMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Microwave imaging has been proposed for breast cancer detection, relying on differences between the microwave frequency properties of healthy and cancerous tissues. Specifically, localized increases in permittivity and/or conductivity may be identified in images of the breast created with microwave tomography. In radar-based images, responses may be noted where property changes occur. Our team has developed a microwave imaging approach that creates maps of permittivity by analyzing the characteristics of signals transmitted through the tissues, scanning the breast in views similar to mammography. PURPOSE: This study aims to assess the feasibility of tumor detection with a transmission-based microwave imaging system. Specifically, both breasts of a control group and a group of women with a cancer diagnosis are scanned in both cranial-caudal (CC) and medial-lateral oblique (MLO) orientations to facilitate comparison with mammography. METHODS: The microwave scanner consists of planar transmit and receive arrays that are placed in contact with the breast. The arrays are placed horizontally to collect the CC view, then tilted to an angle of 45 degrees to collect the MLO view. Signals with frequency content from 0.1 to 8 GHz are transmitted through the tissue, and the characteristics of the detected signals are used to estimate the microwave frequency properties (permittivity). Estimates at each sensor pair are mapped to the imaging plane. The average microwave frequency properties are calculated for the breast region identified in each image. Images are also segmented using k-means and thresholding to further explore tumor detection. Statistical analysis is applied, specifically analysis of variance (ANOVA) to determine differences between views and groups. RESULTS: 20 healthy participants and 14 cancer patients are scanned. Right and left breasts are compared for each patient. Consistency is noted when comparing the CC scans of the breasts of healthy participants; similar observations are made for the MLO scans. Similarity between CC and MLO views of the same breast is also noted and confirmed via ANOVA testing. For patients with confirmed cancer, greater differences are noted between the breasts in at least one view when observing images and average properties. The ratio of the average permittivity of the cancerous breast to the contralateral breast is significantly different than the ratio observed in healthy volunteers when considering CC views. Greater ratios are also observed for patients with higher breast densities. CONCLUSION: This study demonstrates the potential for a transmission-based microwave scanner to detect tumors.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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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