Evaluation of Differential Breast Microwave Imaging on MRI-Derived Breast Phantom Pairs
Notice bibliographique
Résumé
Breast Microwave Imaging (BMI) has the potential to be used as an early breast cancer diagnostic tool, but its diagnostic performance is hindered by the strong reflections from the skin and anatomical differences between breasts. Differential imaging techniques can suppress common features such as the skin response and underlying breast tissue, displaying only differences between the left/right breasts such as a tumour. In this study, MRI-derived left and right breast phantoms were fabricated to examine the potential of differential imaging techniques on realistic breast exams. The delay-and-sum (DAS) and optimisation-based radar reconstruction (ORR) algorithms were used. Tumour responses were not identifiable after applying differential techniques to the realistic breast phantom pair. The influence of both breast translational misalignment and bilateral asymmetry was examined for differential BMI. When the contralateral breast was translationally shifted, tumour responses disappeared once the shift exceeded approximately 2 mm, yielding an AUC of 34.4%. Applying a simple temporal skin-alignment procedure restored strong tumour visibility and increased the AUC to 81.9%. For bilateral asymmetry, even slight differences in breast geometry—within the population’s normal volume asymmetry—produced an immediate reduction in the ability to detect tumour responses.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».