دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Hardik N. Patel, Deepak K. Ghodgaonkkar, Jasjit S. Suri سری: ISBN (شابک) : 9780750325929, 9780750325912 ناشر: IOP Publishing سال نشر: 2022 تعداد صفحات: 262 [263] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 38 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Breast Image Reconstruction and Cancer Detection Using Microwave Imaging به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب بازسازی تصویر پستان و تشخیص سرطان با استفاده از تصویربرداری مایکروویو نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این متن مرجع تحقیقات پیشرفته در زمینه تشخیص سرطان سینه با استفاده از تصویربرداری مایکروویو را بررسی می کند. تشخیص زودهنگام سرطان سینه برای کاهش میزان مرگ و میر حیاتی است. در این کتاب پراکندگی مایکروویو و تشخیص سرطان مبتنی بر تصویربرداری مایکروویو و همچنین آناتومی سینه و انواع سرطان سینه مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است. این کتاب بهینه سازی مبتنی بر مجموعه سطح سه بعدی و همچنین تکنیک دامنه زمان تفاضل محدود (FDTD) را مورد بحث قرار می دهد. روشهای پیشرفته در تکنیکهای بازسازی تصویر و تئوری گروه با کاربرد برای کاهش محاسبات توضیح داده شدهاند. روشهای پیشرفته مبتنی بر یادگیری ماشین نیز برای تشخیص سرطان سینه شرح داده شدهاند. این کتاب برای جامعه دانشگاهی که در زمینه تصویربرداری زیست پزشکی، تصویربرداری الکترومغناطیسی و مایکروویو، تصویربرداری سرطان سینه، پراکندگی معکوس و بهینه سازی کار می کنند بسیار مفید است. ویژگی های کلیدی: تکنیک های غربالگری سرطان پستان با مزایا و معایب شرح داده شده است پراکندگی معکوس فرکانس چندگانه مورد بحث قرار گرفته است اصول تصویربرداری مایکروویو با تجزیه و تحلیل تشخیص به تفصیل توضیح داده شده است شامل بهینه سازی مبتنی بر مجموعه سطح سه بعدی است روش های پیشرفته ای را در مورد تکنیک های بازسازی مبتنی بر تصویر ارائه می دهد
This reference text explores cutting edge research into the detection of breast cancer using Microwave Imaging. Early breast cancer detection is vital for reducing mortality rates. Within this book Microwave scattering and microwave imaging based cancer detection are analysed as well as breast anatomy and breast cancer types. The book discusses 3-D level set based optimization as well as the Finite difference time domain (FDTD) technique. Advanced methods in image reconstruction techniques and Group Theory are explained with application to computation reduction. Machine learning-based advanced methods are also described for breast cancer detection. This book is highly useful for the academic community working in biomedical imaging, electromagnetic and microwave imaging, breast cancer imaging, inverse scattering and optimization. Key Features: Breast cancer screening techniques are described and with advantages and disadvantages Multiple frequency inverse scattering is discussed Microwave imaging basics with detection analysis are explained in detail Includes 3-D level set based optimization Presents advanced methods on image-based reconstruction techniques
PRELIMS.pdf Preface Acknowledgements Author biographies Hardik N Patel Deepak K Ghodgaonkar Jasjit S Suri CH001.pdf Chapter 1 Introduction to breast cancer 1.1 Introduction to cancer 1.2 Worldwide cancer statistics 1.3 Breast cancer statistics 1.3.1 Breast cancer prediction 1.4 Breast anatomy and breast cancer 1.5 Summary References CH002.pdf Chapter 2 Introduction to breast cancer detection techniques 2.1 Imaging modalities for breast cancer screening 2.2 Mammography 2.2.1 History of mammography 2.2.2 Basic understanding of mammography 2.2.3 Advantages and disadvantages of mammography 2.3 Ultrasound imaging 2.3.1 History of ultrasound 2.3.2 Physics of ultrasound 2.3.3 Current status of ultrasound imaging 2.3.4 Advantages and disadvantages of ultrasound 2.4 Magnetic resonanace imaging 2.4.1 Short history of MRI 2.4.2 Working principle of MRI 2.4.3 Advantages and disadvantages of MRI 2.5 Positron emission tomography 2.5.1 Short history of PET 2.5.2 Advantages and disadvantages of PET 2.6 Diffuse optical tomography 2.6.1 Short history of optical tomography 2.6.2 Advantages and disadvantages of diffuse optical tomography 2.7 Electrical impedance tomography 2.7.1 Advantages and disadvantages of EIT 2.8 Computed tomography (CT) 2.8.1 Short history of CT 2.8.2 Advantages and disadvantages of CT 2.9 Microwave imaging 2.9.1 Passive microwave imaging 2.9.2 Active microwave imaging 2.10 Comparison of mammography, MRI and ultrasound 2.11 Overview of image reconstruction methods 2.11.1 Algebraic reconstruction 2.11.2 Analytic reconstruction 2.11.3 Statistical reconstruction 2.11.4 Learned iterative reconstruction 2.12 Summary References CH003.pdf Chapter 3 Introduction to microwave imaging 3.1 Introduction 3.2 Introduction to passive microwave imaging 3.2.1 Emission principles 3.2.2 Radiative transfer 3.2.3 Bio-heat transfer 3.2.4 Temperature resolution 3.3 Microwave radiometry for cancer detection 3.3.1 Multiprobe radiometric imaging 3.3.2 Multi-frequency microwave radiometry 3.4 Active microwave imaging 3.5 Summary References CH004.pdf Chapter 4 Finite difference time domain method for microwave breast imaging 4.1 Overview of computational electromagnetic methods 4.1.1 Low frequency methods 4.1.2 High frequency methods 4.2 Motivation 4.3 Overview of FDTD 4.4 Derivation of basic FDTD update equations 4.5 Polarization current density equation derivation for numerical breast phantom region 4.6 Electric field update equation derivation for numerical breast phantom region 4.7 Derivation of electric field update equations for PML region 4.8 Magnetic field update equations 4.9 Steps for FDTD implementation 4.10 Simulation parameters 4.11 Results 4.12 Summary References CH005.pdf Chapter 5 3D level set based optimization 5.1 Multiple frequency inverse scattering problem formulation 5.2 Introduction 5.3 Problem formulation 5.4 Review of previous work 5.5 Theoretical foundations 5.5.1 Evolution approach 5.5.2 Optimization approach 5.6 Single 3D level set function based optimization 5.7 Two 3D level set function based optimization 5.7.1 3D level set based regularized optimization 5.7.2 Steps for 3D level set based optimization implementation 5.8 Simulation parameters 5.9 Results 5.10 Summary References CH006.pdf Chapter 6 Method of moments 6.1 Theoretical background 6.2 Problem formulation 6.3 Computation reduction using group theory 6.3.1 Human breast models 6.3.2 Symmetry exploitation using group theory 6.4 Inverse scattering problem formulation 6.5 Simulation parameters and noise consideration 6.6 Results 6.7 Summary References CH007.pdf Chapter 7 Finite difference time domain for microwave imaging 7.1 Introduction to finite difference time domain 7.1.1 Grid size and stability 7.1.2 Input wave for Yee grid computations 7.1.3 Two-dimensional FDTD analysis of microwave breast imaging 7.1.4 Healthy breast tissue dielectric properties 7.1.5 Design of antenna array 7.2 Microwave image formation using confocal technique 7.3 Space–time beamforming 7.4 Removal of skin–breast artifact 7.5 FDTD based time reversal for microwave breast cancer detection 7.5.1 Matched filter FDTD based time reversal 7.6 Summary References CH008.pdf Chapter 8 Review of machine learning based image reconstruction for different imaging modalities 8.1 Introduction 8.1.1 Image reconstruction (inverse) problem formulation 8.2 Traditional image reconstruction techniques 8.3 Machine learning techniques for image reconstruction 8.3.1 Machine learning based solution of inverse problems 8.3.2 Machine learning in computed tomography 8.3.3 Physics of low dose x-ray CT 8.4 Performance analysis of proposed approaches 8.5 Summary References CH009.pdf Chapter 9 Review of machine learning based image reconstruction for microwave breast imaging 9.1 Motivation 9.2 Machine learning in microwave imaging 9.2.1 Current challenges in microwave breast diagnosis systems 9.2.2 Challenges in the development of robust machine learning classification models 9.3 Flow of the machine learning based microwave breast imaging for cancer diagnosis 9.3.1 Data collection through microwave scanning 9.3.2 Data processing 9.3.3 Diagnosis 9.4 Variational Bayesian inversion for microwave breast imaging 9.5 Deep neural networks for microwave breast imaging 9.6 Summary References CH010.pdf Chapter 10 Microwave image reconstruction methods 10.1 Levenberg–Marquardt method 10.1.1 Forward problem 10.1.2 Inverse problem solution by using Levenberg–Marquardt 10.1.3 Choice of the regularization parameter 10.2 Gauss–Newton method 10.2.1 Forward problem formulation 10.2.2 The inverse problem formulation 10.2.3 Gauss–Newton optimization in general 10.2.4 Gauss–Newton method for the least squares 10.2.5 The BFGS quasi-Newton method 10.3 Born iterative method 10.4 Stochastic optimization methods for microwave imaging 10.4.1 Genetic algorithm 10.5 Summary References CH011.pdf Chapter 11 The role of AI in diagnosis, treatment and monitoring of breast cancer during COVID-19 and ahead 11.1 Introduction 11.2 AI architectures 11.3 The role of artificial intelligence in diagnosis of breast cancer 11.4 The role of AI in treatment of breast cancer 11.5 The role of AI in monitoring of breast cancer 11.6 AI based integrated system for breast cancer management 11.7 Summary References APPA.pdf Chapter A.1 Numerical breast phantom A.2 Antenna placement surrounding a numerical breast phantom A.3 Immersion (surrounding) medium References APPB.pdf Chapter B.1 Debye model B.2 Derivation of electric field update equations for numerical breast phantom region B.3 Derivation of electric field update equations for PML region B.4 Power calculations References