Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Non-Ionic Deep Learning-Driven IR-UWB Multiantenna Scheme for Breast Tumor Localization
Description
This research proposes a deep learning-driven impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) multiantenna scheme for non-ionic breast tumor localization. The structure of the multiantenna scheme consists of one side slot Vivaldi transmitting (Tx) and nine side slot Vivaldi receiving (Rx1 – Rx9) antennas. To mitigate the attenuation and improve the diagnostic accuracy, the multiantenna scheme is rotated clockwise in 90° increments around the breast, with the angular position of the Tx antenna of 0°, 90°, 180°, and 270°. The deep learning algorithm is utilized to detect and localize the breast tumor, with 17 classification outputs, consisting of classifications 1 – 16 which correspond to 16 vertically discretized segments of the breast and classification 17 for cancer-free. Experiments were carried out using heterogenous breast replicas with a tumor of 1 cm in diameter, and the breast replicas possess the dielectric property and Hounsfield units (HU) similar to those of human breasts. The experimental results were compared with the computed tomography (CT) scan images. The results reveal that the multiantenna scheme could efficiently detect and accurately localize the breast tumor for nearly all classifications, with the total accuracy (average of F1 scores) of 99.11 %. Specifically, the novelty of this research lies in the use of deep learning with the IR-UWB technology to effectively localize breast tumors.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يقترح هذا البحث مخططًا متعدد الهوائيات راديويًا عريض النطاق يحركه التعلم العميق (IR - UWB) لتوطين ورم الثدي غير الأيوني. يتكون هيكل مخطط الهوائيات المتعددة من هوائيات إرسال Vivaldi ذات فتحة جانبية واحدة (Tx) وتسعة هوائيات استقبال Vivaldi ذات فتحة جانبية (Rx1 – Rx9). للتخفيف من التوهين وتحسين دقة التشخيص، يتم تدوير مخطط الهوائيات المتعددة في اتجاه عقارب الساعة بزيادات 90درجة حول الثدي، مع الموضع الزاوي لهوائي Tx من 0درجة و 90درجة و 180درجة و 270درجة. تُستخدم خوارزمية التعلم العميق للكشف عن ورم الثدي وتحديد موضعه، مع 17 مخرجات تصنيف، تتكون من التصنيفات من 1 إلى 16 والتي تتوافق مع 16 مقطعًا مقطوعًا رأسيًا من الثدي والتصنيف 17 للخلو من السرطان. أجريت التجارب باستخدام نسخ متماثلة للثدي غير متجانسة مع ورم قطره 1 سم، وتمتلك النسخ المتماثلة للثدي خاصية العزل الكهربائي ووحدات Hounsfield (HU) المشابهة لتلك الخاصة بالثدي البشري. تمت مقارنة النتائج التجريبية مع صور التصوير المقطعي المحوسب (CT). تكشف النتائج أن مخطط الهوائيات المتعددة يمكنه اكتشاف ورم الثدي وتحديد موضعه بدقة لجميع التصنيفات تقريبًا، بدقة إجمالية (متوسط درجات F1) تبلغ 99.11 ٪. على وجه التحديد، تكمن حداثة هذا البحث في استخدام التعلم العميق باستخدام تقنية IR - UWB لتوطين أورام الثدي بشكل فعال.Translated Description (French)
Cette recherche propose un schéma multi-antennes IR-UWB (deep learning-driven impulse radio ultra wideband) pour la localisation des tumeurs du sein non ioniques. La structure du schéma multi-antennes se compose d'une fente latérale Vivaldi émettrice (Tx) et de neuf fentes latérales Vivaldi réceptrice (Rx1 – Rx9) antennes. Pour atténuer l'atténuation et améliorer la précision du diagnostic, le schéma multi-antennes est tourné dans le sens des aiguilles d'une montre par incréments de 90° autour du sein, avec la position angulaire de l'antenne Tx de 0°, 90 °, 180° et 270°. L'algorithme d'apprentissage en profondeur est utilisé pour détecter et localiser la tumeur du sein, avec 17 sorties de classification, comprenant les classifications 1 à 16 qui correspondent à 16 segments discrétisés verticalement du sein et la classification 17 pour l'absence de cancer. Des expériences ont été menées en utilisant des répliques mammaires hétérogènes avec une tumeur de 1 cm de diamètre, et les répliques mammaires possèdent la propriété diélectrique et des unités de Hounsfield (HU) similaires à celles des seins humains. Les résultats expérimentaux ont été comparés aux images de tomodensitométrie (CT). Les résultats révèlent que le schéma multi-antennes pourrait détecter et localiser efficacement la tumeur du sein pour presque toutes les classifications, avec une précision totale (moyenne des scores F1) de 99,11 %. Plus précisément, la nouveauté de cette recherche réside dans l'utilisation de l'apprentissage profond avec la technologie IR-UWB pour localiser efficacement les tumeurs du sein.Translated Description (Spanish)
Esta investigación propone un esquema de multiantena de radio de impulso de banda ultraancha (IR-UWB) impulsado por el aprendizaje profundo para la localización de tumores de mama no iónicos. La estructura del esquema multiantena consiste en una ranura lateral de transmisión Vivaldi (Tx) y nueve ranuras laterales de recepción Vivaldi (Rx1 – Rx9). Para mitigar la atenuación y mejorar la precisión del diagnóstico, el esquema de múltiples antenas se gira en el sentido de las agujas del reloj en incrementos de 90° alrededor de la mama, con la posición angular de la antena Tx de 0°, 90 °, 180° y 270°. El algoritmo de aprendizaje profundo se utiliza para detectar y localizar el tumor de mama, con 17 resultados de clasificación, que consisten en las clasificaciones 1 – 16 que corresponden a 16 segmentos discretizados verticalmente de la mama y la clasificación 17 para libre de cáncer. Los experimentos se llevaron a cabo utilizando réplicas de mama heterogéneas con un tumor de 1 cm de diámetro, y las réplicas de mama poseen la propiedad dieléctrica y unidades de Hounsfield (HU) similares a las de las mamas humanas. Los resultados experimentales se compararon con las imágenes de tomografía computarizada (TC). Los resultados revelan que el esquema multiantena podría detectar de manera eficiente y localizar con precisión el tumor de mama para casi todas las clasificaciones, con una precisión total (promedio de las puntuaciones F1) del 99,11 %. En concreto, la novedad de esta investigación radica en el uso del aprendizaje profundo con la tecnología IR-UWB para localizar eficazmente los tumores de mama.Files
09667505.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:cb3c005e05a950186141cac1848385a4
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- مخطط Multiantenna غير الأيوني للتعلم العميق القائم على IR - UWB لتوطين أورام الثدي
- Translated title (French)
- Système multi-antennes IR-UWB non ionique axé sur l'apprentissage profond pour la localisation des tumeurs mammaires
- Translated title (Spanish)
- Esquema multiantena IR-UWB no iónico basado en el aprendizaje profundo para la localización de tumores de mama
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4206656344
- DOI
- 10.1109/access.2021.3140083
References
- https://openalex.org/W1541124929
- https://openalex.org/W1600059800
- https://openalex.org/W1972971295
- https://openalex.org/W1982070774
- https://openalex.org/W1985722276
- https://openalex.org/W1993314845
- https://openalex.org/W2008663786
- https://openalex.org/W2039070870
- https://openalex.org/W2051858495
- https://openalex.org/W2115305326
- https://openalex.org/W2115947304
- https://openalex.org/W2135864465
- https://openalex.org/W2147494126
- https://openalex.org/W2153366524
- https://openalex.org/W2158675073
- https://openalex.org/W2169957587
- https://openalex.org/W2170225892
- https://openalex.org/W2316827599
- https://openalex.org/W2319505140
- https://openalex.org/W2322383867
- https://openalex.org/W2322856144
- https://openalex.org/W2325332048
- https://openalex.org/W2587870083
- https://openalex.org/W2595502644
- https://openalex.org/W2616634871
- https://openalex.org/W2903762265
- https://openalex.org/W2944922001
- https://openalex.org/W2982550332
- https://openalex.org/W3041201808
- https://openalex.org/W3155842425
- https://openalex.org/W3174038137