| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-20 15:15 マイクロ波イメージングを用いた多領域特徴融合による乳がん検出精度の向上 ○喩 晶・濱上知樹（横浜国大）  ITS2025-77 IE2025-92 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，乳がんの発生率は増加傾向にあり，より患者負担の少ない検診技術の確立が求められている．マイクロ波イメージング（MI）は，放射線被ばくがなく，低コストかつ無痛であることから，広範な普及が期待されている．本研究では，スキャンデータから周波数領域，時間領域，および位相領域といった複数領域の特徴画像を生成するMI手法を提案する．提案手法により，DASやDMASなどの従来手法では検出が困難であった小さな腫瘍の検出が可能となった．特に，周波数領域および時間領域の特徴融合では性能のばらつきが小さく，安定した結果が得られた．さらに，位相＋振幅の統合画像では最高精度0.9823を達成した． |
| （英） | In recent years, the incidence of breast cancer has been increasing, and there is a growing demand for the development of screening technologies that impose less burden on patients.Microwave imaging (MI) is expected to achieve widespread adoption because it involves no radiation exposure, is low-cost, and is painless.In this study, we propose an MI method that generates feature images from multiple domains, including the frequency domain, time domain, and phase domain, based on scan data.Using the proposed method, it became possible to detect small tumors that were difficult to identify with conventional methods such as DAS and DMAS.In particular, the fusion of frequency-domain and time-domain features exhibited low performance variability and yielded stable results.Furthermore, the phase–amplitude integrated images achieved a highest accuracy of 0.9823. | |
| キーワード | （和） | 乳がん検出 / マイクロ波イメージング / 特徴融合 / 深層学習 / DenseNet201 / / / |
| （英） | Breast cancer detection / Microwave imaging / Feature fusion / Deep learning / DenseNet201 / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-92, pp. 216-221, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-92 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2025-77 IE2025-92 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マイクロ波イメージングを用いた多領域特徴融合による乳がん検出精度の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancing Breast Cancer Detection Accuracy Through Multi-Domain Feature Fusion Using Microwave Imaging |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 乳がん検出 / Breast cancer detection |
| キーワード(2)（和/英） | マイクロ波イメージング / Microwave imaging |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴融合 / Feature fusion |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | DenseNet201 / DenseNet201 |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 喩 晶 / Jing Yu / ユ ショウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： Yokohama National Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 濱上 知樹 / Tomoki Hamagami / ハマガミ トモキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 横浜国立大学 (略称： 横浜国大) Yokohama National University (略称： Yokohama National Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-20 15:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-77, IE2025-92 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.216-221 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]