تصميم معرف الترددات الراديوية والكهرومغناطيسية متعدد الوظائف وتطبيقاتها في إنترنت الأجسام
Design Multifunction Implement RFID Tag Under IoB Environment
- الباحث
- هبة مهدي صالح لطيف الموسوي
- المشرف
- فرقان حسن صالح ربيع
- الجامعة
- جامعة الكوفة
- الكلية / القسم
- علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- E
- الكلمات المفتاحية
- RFID;إنترنت الأجسام;سرطان الثدي;الهوائيات
الملخص
يعد سرطان الثدي من أسوأ الأمراض في العالم وأكثر أنواع السرطانات التي تصيب النساء انتشارًا. يسمح الكشف المبكر عن السرطانات بعلاجات أسرع. نادراً ما تزور النساء العيادة أو المستشفى لإجراء فحوصات روتينية إلا إذا كن مريضات بسبب الطوابير الطويلة والاختبارات الباهظة وصعوبات الحياة. ركزت الدراسات الحديثة على التشخيص المبكر لسرطان الثدي باستخدام تقنيات UWB غير الثاقبة. من خلال الاستفادة من الخصائص العازلة لأنسجة الثدي ¢ يطور العلماء طرقًا تلقائية وغير جراحية للكشف عن Gl ys الثدي Adal وغير مؤينة. اقترح هذا البحث استخدام المواد الخارقة (metamaterial) كهوائي مزروع للكشف عن سرطان الثدي. مع المواد غير السامة ، تم استخدام ثلاثة أحجام مختلفة مضغوطة ومريحة لهوائيات المواد الخارقة (metamaterial) .أستخدم شكل مربع للركيزة ، مع اثنين أو ثلاثة من الرنانات ذات الحلقات التكميلية الصغيرة (CSR) للهوائيات. نطاق تردد الهوائي المستوحى من المواد الفوقية الذي تم استخدامه هو 10-1 جيجاهرتز. هذا النطاق مناسب لتقنيات 1018 تحت هوائي RFID استخدم تحليل الموجة الكاملة محاكي استوديو CST Microwave studio للحصول على نتائج ميدانية متناثرة. في الآونة الأخيرة ، تم اكتشاف أن الإشارات المرتدة تحمل معلومات كبيرة عن الورم في الكشف عن سرطان الثدي بالميكروويف. ولأول مرة ، يوفر هذا العمل هوائيًا مطبقًا بميكروويف عريض النطاق (UWB) داخل أنسجة الثدي مدعومًا بالتعلم AY! مجال التردد هو المكان الذي يتم فيه تمثيل هذه الإشارات التناظرية تم إنشاء نموذجين لأنسجة الثدي المضغوطة باستخدام جهاز محاكاة استوديو CST Microwave studio أنتجت هذه النماذج مجموعتين من بيانات المرضى بخصائص عازلة مختلفة ممائلة للأنسجة البشرية. طبق نموذج الثدي البشري نهج محاكاة لأحجام ومواضع الورم المختلفة. طريقة اختيار الميزة المقترحة التي تتلقى بيانات dalled! Gay pall مسبقًا هي (تحليل المكونات الرئيسية) ؛ تتضمن هذه الخوارزمية تطبيع البيانات واستخراج الميزات وتقليل عدد أبعاد البيانات. تشكل البيانات التي تخرج من هذه الخوارزمية مجموعات البيانات المقترحة. تُستخدم مجموعتي البيانات هاتين لتدريب وتقييم العديد من خوارزميات التعلم الآلي المناسبة الخاضعة للإشراف ¢ مثل شجرة القرار (DT) وآلة متجه الدعم (SVM) والغابة العشوائية (RF) وأقرب جار (NN) ، من أجل تطوير خوارزميات ذكية. نموذج تصنيف يمكن أن يساعد الأطباء في تحديد خلايا الثدي الخبيثة. تم النظر في النتائج بعناية وتأكيدها من خلال القياسات الإحصائية. وتبين أن أفضل نتيجة جاءت من المجموعة الثانية التي كانت تردداتها الأقرب لتلك التي يستخدمها هوائي النطاق العريض للغاية ، ويمكن للهوائي اكتشاف الورم في الأنسجة التي تم زرعها فيها سابقًا. يمكن ل KNN تصنيف بيانات الثدي للمجموعة الأولى بدقة 78/. بينما كانت دقة 93 ZSVM للمجموعة الثانية. ثم يتم اختبار نتائج الخوارزميات وتصور في R.stodio
Abstract
Breast cancer is one of the most dangerous diseases in the world and the most common cancer that infects women. Early detection of cancers allows for faster treatments. Women rarely visit a clinic or hospital for routine tests unless they are ill because of long lines, expensive tests, and life difficulties. Recent studies have focused on early breast cancer diagnosis utilizing non-invasive ultra- wideband UWB technologies. By utilizing the dielectric characteristics of breast tissue, scientists are developing non-invasive and automated breast cancer detection methods that are safe and do not ionize. This research proposed to use of metamaterials as an Implantable antenna to detect breast cancer. With non-toxic materials, three different compact and comfortable sizes for metamaterial antennas have been used. A square form for the substrate was utilized, with two or three small Complementary Split Ring Resonators CSRs for the antennas. The metamaterial-inspired antenna's frequency range that has been used is 1-10 GHz. This range is suitable for the internet of body technologies IoB under a Radio frequency identification antenna. Full-wave analysis used the CST Microwave studio simulator to obtain scattered field results. Recently, it has been discovered that backscattered signals carry considerable tumor information in the microwave detection of breast cancer. Two models for compressed breast tissue were created using the CST Microwave studio simulator. These models generated two patient data sets with differing dielectric properties similar to human tissue. A human breast model implemented a simulation approach for different tumor sizes and positions. For the first time, this work provides a microwave UWB implanted antenna within breast tissue supplemented by machine learning. The frequency domain is where these ultra- wideband analog signals are represented.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.