ウルトラウェイドバンドマイクロ波乳がん検出：一般化尤度比検査を使用した検出理論アプローチ

マイクロ波イメージングは​​、初期段階の乳がん検出のための有望なモダリティとして提案されています。この論文では、一連の一般化尤度比テスト（GLRT）がマイクロ波の後方データに適用され、乳房の悪性腫瘍などの強い散乱体の存在と位置を決定する統計マイクロ波イメージング手法を提案します。GLRTは、後方散乱データが既知の共分散行列で分布しているガウスであると仮定して定式化されています。この共分散マトリックスをオフラインで推定し、いくつかの不均一な2次元（2-d）数値乳房ファントム、いくつかの3次元（3-d）実験乳房ファントム、および現実的な半分溶剤形状を備えた3D数値乳房ファントムのGLRTを処方する方法について説明します。推定された共分散行列と画像の誤検出率（FDR）を制限するために選択されたしきい値を使用してGLRTを使用して、悪性型からノルマルとノルマルとノルマルとノルマルとノルマルの誘導体のコントラストが2：1の場合でも、数値および実験的乳房ファントムの小さな（<0.6 cm）腫瘍を検出および局在化する能力を示します。

Microwave imaging has been suggested as a promising modality for early-stage breast cancer detection. In this paper, we propose a statistical microwave imaging technique wherein a set of generalized likelihood ratio tests (GLRT) is applied to microwave backscatter data to determine the presence and location of strong scatterers such as malignant tumors in the breast. The GLRT is formulated assuming that the backscatter data is Gaussian distributed with known covariance matrix. We describe the method for estimating this covariance matrix offline and formulating a GLRT for several heterogeneous two-dimensional (2-D) numerical breast phantoms, several three-dimensional (3-D) experimental breast phantoms, and a 3-D numerical breast phantom with a realistic half-ellipsoid shape. Using the GLRT with the estimated covariance matrix and a threshold chosen to constrain the false discovery rate (FDR) of the image, we show the capability to detect and localize small (<0.6 cm) tumors in our numerical and experimental breast phantoms even when the dielectric contrast of the malignant-to-normal tissue is below 2:1.