論文の概要: An experimental system for detection and localization of hemorrhage
using ultra-wideband microwaves with deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02215v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 17:17:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 13:17:44.709157
- Title: An experimental system for detection and localization of hemorrhage
using ultra-wideband microwaves with deep learning
- Title（参考訳）: 深層学習を用いた超広帯域マイクロ波を用いた出血検出・局在測定システム
- Authors: Eisa Hedayati, Fatemeh Safari, George Verghese, Vito R. Ciancia,
Daniel K. Sodickson, Seena Dehkharghani, Leeor Alon
- Abstract要約: 本稿では,解剖学的に現実的な人間の頭部モデル内で血液模倣ファントムを翻訳するロボットナビゲーションシステムを備えた専用実験フレームワークを提案する。
改良型アンチポッドアンテナの8要素超広帯域(UWB)アレイを開発し、0.6-9.0GHzの2ポートベクトルネットワークアナライザで駆動した。
検出感度は0.99で、レイリーグ平均局在誤差は1.65mmであった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3958317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Stroke is a leading cause of mortality and disability. Emergent diagnosis and
intervention are critical, and predicated upon initial brain imaging; however,
existing clinical imaging modalities are generally costly, immobile, and demand
highly specialized operation and interpretation. Low-energy microwaves have
been explored as low-cost, small form factor, fast, and safe probes of tissue
dielectric properties, with both imaging and diagnostic potential.
Nevertheless, challenges inherent to microwave reconstruction have impeded
progress, hence microwave imaging (MWI) remains an elusive scientific aim.
Herein, we introduce a dedicated experimental framework comprising a robotic
navigation system to translate blood-mimicking phantoms within an anatomically
realistic human head model. An 8-element ultra-wideband (UWB) array of modified
antipodal Vivaldi antennas was developed and driven by a two-port vector
network analyzer spanning 0.6-9.0 GHz at an operating power of 1 mw. Complex
scattering parameters were measured, and dielectric signatures of hemorrhage
were learned using a dedicated deep neural network for prediction of hemorrhage
classes and localization. An overall sensitivity and specificity for detection
>0.99 was observed, with Rayliegh mean localization error of 1.65 mm. The study
establishes the feasibility of a robust experimental model and deep learning
solution for UWB microwave stroke detection.
- Abstract（参考訳）: ストロークは死亡率と障害の主な原因である。
創発的診断と介入は初期脳イメージングによって決定されるが、既存の画像診断は一般的に費用がかかり、非移動的であり、高度に専門的な手術と解釈を必要とする。
低エネルギーマイクロ波は、画像と診断の可能性を併せ持つ、低コスト、小型のフォームファクタ、高速で安全な組織誘電特性プローブとして研究されている。
しかしながら、マイクロ波再構成に固有の課題は進歩を妨げるため、マイクロ波イメージング(MWI)はいまだに科学的目的である。
本稿では,血液を模倣するファントムを解剖学的に現実的な人間の頭部モデルに翻訳するロボットナビゲーションシステムを含む専用実験フレームワークを提案する。
改良型アンチポッド型ヴィヴァルディアンテナの8要素超広帯域(UWB)アレイを開発し、0.6-9.0GHzの2ポートベクトルネットワークアナライザで駆動した。
複雑な散乱パラメータを測定し,出血の誘電的シグネチャを専用ディープニューラルネットワークを用いて,出血のクラスと局在の予測を行った。
検出>0.99の感度と特異性が観察され,rayliegh平均局在誤差は1.65mmであった。
この研究は、UWBマイクロ波ストローク検出のための堅牢な実験モデルとディープラーニングソリューションの実現性を確立する。
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