项目名称: 基于超宽带微波成像的乳腺肿瘤影像技术机理研究

项目编号: No.61271323

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 肖夏

作者单位: 天津大学

项目金额: 75万元

中文摘要: 乳腺肿瘤是女性发病率最高的恶性肿瘤疾病,早期诊断无疑对治愈率和成活率都具有决定性意义。本项目将对国际学术界近期提出的乳腺肿瘤超宽带微波诊测方法从机理上进行深入研究。此技术具有定位准确、图像清晰、免于X射线辐照、无疼痛、费用低等突出优点。本项目将根据乳房内部复杂结构和电磁色散特性进行合理建模,研究色散条件下的乳腺肿瘤超宽带微波探测模型。引入时频分析、全相位谱分析、奇点展开法提取目标回波特征极点等手段,从幅度、频率、损耗、相位等参量变化特点来明确各乳腺组织对微波传输的影响,提取回波中的肿瘤信息。发展和优化反演成像算法,获得乳房重构图像能够对皮下50 mm深度范围内,尺寸小到3 mm的早期肿瘤进行正确而直观的显示。研究成果将促进超宽带微波目标检测、天线设计与小型化、信号处理与成像算法等方面的技术进步,亦将推动此技术在医疗界对早期乳腺肿瘤诊查的应用。

中文关键词: 微波成像;超宽带;图像重构;乳腺肿瘤检测;定位检测

英文摘要: Breast cancer is becoming one of the primary malignant cancers which are harmful to women's health. Early detection is very significant for the survival probability of the breast cancer patients. This project will carry out the research of early breast cancer detection by ultra-wideband microwave imaging, which is very attractive in the international academic community of interdiscipline of medical information and electronic information engineering. This technoloy shows obvious advantages such as accurate, sensitive, radiationless, painless,low cost, etc.. The reasonable investigating models will established very carefully in our research according to the complex internal structure of the breast and their corresponding electromagnetic dispersion characteristics. The dispersion model will applied to approach the real freatures of the breast organisms. Time-frequency analysis, all phase spectrum analysis and singularities expansion method for extracing characteristic of poles are employed to identify the effect of microwave transmition from the impact of breast tissues. These measures will also be used to extract tumor information from the detected backscattering signals by studying the amplitude, frequency, loss, phase and other properties of the signals. Inversion imaging algorithm will be developped and optimi

英文关键词: microwave imaging;Ultra-wide band;image reconstruction;breast cancer detection;locating detection

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

微波成像是指以微波作为信息载体的一种成像手段,实质属于电磁逆散射问题。由于它既用被成像目标散射的幅度信息,也用它的相位信息,因此也称为微波全息成像。 其原理是用微波照射被测物体,然后通过物体外部散射场的测量值来重构物体的形状或(复)介电常数分布。
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2022年4月15日
基于深度学习的视频超分辨率重构进展综述
专知会员服务
17+阅读 · 2022年3月7日
【NeurIPS2021】去栅格化的矢量图识别
专知会员服务
14+阅读 · 2021年11月18日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
基于深度学习的图像分析技术,116页ppt
专知会员服务
53+阅读 · 2020年7月17日
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
一张图带你回顾小米 12 新品发布会
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2021年12月28日
【NeurIPS2021】去栅格化的矢量图识别
专知
0+阅读 · 2021年11月18日
自动化所人工智能辅助诊断方法进入肿瘤诊疗指南
中国科学院自动化研究所
1+阅读 · 2021年9月3日
CT影像肺结节分割研究进展
专知
4+阅读 · 2021年4月23日
2019最全目标检测指南
计算机视觉life
13+阅读 · 2019年10月22日
从锚点到关键点,最新的目标检测方法发展趋势
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年8月20日
最全综述 | 图像目标检测
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年6月24日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年12月21日
小贴士
相关VIP内容
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2022年4月15日
基于深度学习的视频超分辨率重构进展综述
专知会员服务
17+阅读 · 2022年3月7日
【NeurIPS2021】去栅格化的矢量图识别
专知会员服务
14+阅读 · 2021年11月18日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年9月22日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
基于深度学习的图像分析技术,116页ppt
专知会员服务
53+阅读 · 2020年7月17日
相关资讯
图像分割在医学影像中的应用
极市平台
2+阅读 · 2022年2月16日
一张图带你回顾小米 12 新品发布会
ZEALER订阅号
0+阅读 · 2021年12月28日
【NeurIPS2021】去栅格化的矢量图识别
专知
0+阅读 · 2021年11月18日
自动化所人工智能辅助诊断方法进入肿瘤诊疗指南
中国科学院自动化研究所
1+阅读 · 2021年9月3日
CT影像肺结节分割研究进展
专知
4+阅读 · 2021年4月23日
2019最全目标检测指南
计算机视觉life
13+阅读 · 2019年10月22日
从锚点到关键点,最新的目标检测方法发展趋势
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年8月20日
最全综述 | 图像目标检测
计算机视觉life
30+阅读 · 2019年6月24日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员