Reconstruction of Microwave Imaging using Machine Learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moura, Catarina Barros
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/56884
Resumo: Tese de mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
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spelling Reconstruction of Microwave Imaging using Machine Learningimagem por micro-ondasimagem de cancro da mamacancro da mamareconstrução de imagemaprendizagem automáticaTeses de mestrado - 2022Departamento de FísicaTese de mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasBreast cancer is the most diagnosed cancer in women. The gold standard technique for mass screening is X-ray mammography, which requires the use of ionising radiation. Mammography has a high false positive rate for women under 50, since the technique is highly sensitive to breast density. Magnetic Resonance Imaging (MRI), Positron Emission Tomography (PET) and Ultrasound Imaging (US) have been suggested as complementary imaging tools to lessen the false positive results; however present some disadvantages. The potential of using microwave signals for breast cancer detection and monitoring has been studied for over 20 years. Microwave Breast Imaging (MBI) is a low-cost, non-invasive and non-ionising technique. The reflected microwave signals are transformed into an image via beamforming algorithms. These images have limited resolution, which may result in a considerable high rate of false positives and false negatives. In this dissertation, a complementary method of image reconstruction using Machine Learning (ML) models to predict the healthy or tumorous nature of breast is proposed. To study the potential of the proposed method, microwave signals were collected with a monostatic radar-based microwave system. The signal was acquired from three breast phantoms: one mimicking a homogeneous breast and two mimicking heterogeneous breasts. The phantoms had a cavity to introduce a plug, which included types of tumour models in terms of malignancies. From the signals, portions with and without tumour signature were extracted to train classification models. The most robust models were used to reconstruct a binary image of the breast with values of “hit” for tumorous focal points, and values of “miss” for healthy focal points. Eventually, the reconstructed images resulting from the proposed method were compared with the images obtained using the traditional beamforming method, DAS. Overall, the results obtained with the method ML-based were satisfactory, since for most phantoms the regions classified as tumour, indeed corresponded to the real position of the tumour.Conceição, RaquelGodinho, DanielaRepositório da Universidade de LisboaMoura, Catarina Barros2023-03-29T09:28:22Z202220222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/56884enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:04:53Zoai:repositorio.ul.pt:10451/56884Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:07:24.555997Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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