Microwave time-domain radar for monitoring breast health: Miniaturized hardware and anomaly detection algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Breast screening is the most effective means for detecting the presence of breast cancer at an early stage. The existing modalities cannot be used frequently due to constraints posed by their operating principles. Thus, microwave imaging has been proposed as a viable complimentary technique which can be used for performing frequent and comfortable breast scans. The Breast Cancer Detection Research Group at McGill University has developed a tabletop time-domain system which has undergone early clinical trials. The group intends to develop a device which encompasses its components into a conformal bra. The currently used clock generator and pulse generator are the Tektronix gigaBERT 1400 Clock Generator and the Picosecond Pulse Labs Model 3600 respectively. These are large and expensive components. Thus, the combination of the Adafruit Si5351 Clock Generator and the Furaxa development board is proposed as a viable alternative to significantly reduce the size and the cost of the system. The proposed miniaturized components are characterized and shown to be viable replacements to the currently used devices. Anomaly detection algorithms are a family of techniques which intend to define a nominal set and detect examples which differ from this normality. Anomaly detection algorithms are proposed as a means of detecting the presence of malignant tissues within the breast. The proposed algorithms are compared using a dataset collected from a single volunteer across a 28-day period. Through the work presented in this thesis, it is our intention to bring the Breast Cancer Detection Group closer to producing a low-cost conformal breast health monitoring device.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».