Microwave breast cancer detection: Signal processing and device prototype
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer, one of the primary causes of women mortality worldwide, can be effectively treated if detected at its early stage.Microwave Imaging (MWI), an emerging technique, promises to complement the currently used diagnostic modalities.It is safe, non-ionizing and potentially inexpensive, thus possessing key features to make it a good candidate for frequent and mass screenings.This thesis summarizes results of novel research done towards a prototype of a microwave device aimed at screening breast tissues.The author first presents the results of a research to combine Microwave Radar (MWR) breast imaging technique with Microwave-Induced Thermoacoustic (MWIT) imaging to improve tumor detection rate.An optimal rule for fusing information from the two modalities is developed and applied to numerically-simulated microwave and acoustic signals.The results demonstrate advantages of the hybrid method, compared to the MWR and MWIT methods used individually.Next, the thesis describes a research study to address the challenge of data acquisition in MWI.Recording microwave signals with high signal-to-noise ratio is either too expensive or suffers from numerous artifacts and measurement errors.The author presents studies aimed to improve the quality of collected time-domain data by minimizing the effect of phase uncertainties using software compensation.Finally, the thesis focuses on MWI algorithms.A comparative analysis of several existing time-domain MWI algorithms is accomplished to identify their advantages and weaknesses.This analysis yields important lessons on algorithm development in the light of the specific challenges presented by the MWI of the breast tissue.The author presents two improved MWI algorithms that address the identified drawbacks of the existing algorithms.The performance of the new algorithms is evaluated with experimentally-recorded data sets.I thank Prof. Mark Coates for co-supervising my research in the area of signal processing.His critical feedback was always valuable.I would like to acknowledge all members of our research group, with whom I collaborated: Emily Porter, Adam Santorelli, Guangran Kevin Zhu and Boris Oreshkin.I am happy to remember the days of our meetings, discussions and experiments with the equipment.Great support has been provided from the laboratory of telecommunications and signal processing: I highly appreciate all the help from Prof. Mike Rabbat for sharing the network cluster, which significantly accelerated our numerical computations.I was lucky to have helpful and cheerful lab mates.I am grateful to Tapabrata Mukherjee for his sincere friendship.I would like to thank Hussein Moghnieh for his warm welcome to the lab and further
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».