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Enregistrement W7154031580 · doi:10.1109/cama65664.2025.11335320

Evaluation of Differential Breast Microwave Imaging on MRI-Derived Breast Phantom Pairs

2025· article· W7154031580 sur OpenAlexafffund
Tyler Weselowski, Loïc Lambert, Stephen Pistorius

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésImaging phantomMedical imagingMammographyBreast cancerMicrowave imagingBreast tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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