Microwave Antenna Radiometric Temperature Sensing System for Non-Invasive Deep Tissue Thermal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the optimal conditions for temperature modeling in deep human tissue, with a focus on non-invasive tumor detection. A custom rectangular microwave patch antenna and an integrated radiometer system are designed and fabricated. The study emphasizes the determination of the optimal resonance frequency and directivity/radiation patterns, employing characteristic modes theory for analysis. This study integrates the antenna developed with realistic muscle phantoms, engineered to replicate human tissue properties, enabling accurate simulations of microwave interactions. Analysis of S − parameters and impedance characteristics is conducted to evaluate performance. A radiometer, adapted from astrophysical instrumentation principles, is utilized to improve temperature measurement precision, with key performance metrics assessed for subsequent optimization. Integration of an antenna, phantom models, and a radiometer system enhances diagnostic accuracy and sensitivity, presenting a promising tool for advanced clinical applications. The antenna-radiometer system enables modeling of temperature distribution at a 30 mm depth within a phantom, with potential error effects in temperature estimation analyzed to ensure reliability. Validation is achieved using fabricated phantoms engineered to replicate human tissue properties. Experimental results from muscle phantoms substantiate the system’s efficacy and performance. However, discrepancies in measured outcomes suggest errors, which are systematically investigated and discussed. The study concludes by assessing the technology’s potential to advance medical imaging, particularly for early tumor detection and monitoring, and outlines future research directions to optimize this approach for clinical deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».