Microwave Imaging for Monitoring Changes: Improvements to Images and Application of Analysis Tools
Notice bibliographique
Résumé
Microwave imaging is of increasing interest for breast imaging because it is inexpensive, safe, and fast. Previously, tumour detection has been the focus of microwave imaging re- search, however, breast cancer treatment monitoring is a growing area of interest. Microwave imaging is especially well suited for frequent scanning because it does not expose patients to harmful radiation. Currently, there are no clinical imaging methods routinely used to monitor breast tissue during radiation treatment or shortly after. As a result, early indicators of recurrence or fibrosis (the scarring and thickening of tissue) are not measured. In this thesis, we investigate a microwave transmission system developed at the University of Calgary for the application of monitoring breast changes over time. This imaging system scans a region of the breast and creates low resolution images showing the distribution of tissue. Despite the low resolution, the system demonstrates consistency when scanning over time. In this work, the causes for variation between scans and the performance of the system when scanning frequently are further investigated. Furthermore, microwave scans are evaluated for a group of cancer patients undergoing radiation treatment, and changes between treated and untreated breast over time are identified. Finally, a preliminary alignment method between microwave and mammogram images is introduced. Using this method, the features from mammography are related to features in the microwave scans. This thesis provides results that suggest the microwave transmission system can detect breast differences that are consistent with the clinical history of patients.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,011 |
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 ».