Development of precision three-dimensional image recognition using a novel microwave breast diagnostic imaging system

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標準的な乳癌検診に使用されるマンモグラフィ検査の欠点を克服すべく、マイクロ波を用いた非侵襲的な新規乳癌検診画像システムの開発を進めている。これまでに非臨床データを蓄積して開発した乳房検査装置を用いて臨床データを蓄積・解析している。人体の多様性に基づくアーチファクトの原因を探索し、アーチファクト除去解析アルゴリズムを作成することにより、検査装置の診断精度の向上と改良を計画している。レーダー方式によるデータ解析では、これまで開発した体表面反射抑制のための2段階アンテナ回転方式クラッター抑圧技術に加えて、体動障害信号除去のためのmotion artifact removal(MAR)法を開発した。Cross-correlation法により空間的回転を加えた信号データの内積と相互相関を計算・融合補正することにより、ランダムアーチファクトを除去し、感度を向上することに成功した。最終的に、感度劣化の原因はアンテナ筐体と乳房界面の接触問題にあると判断した。一方、複素誘電率再構成法を用いたトモグラフィ方式によるデータ解析は、レーダー方式と比較し、検出感度に勝る可能性が示唆されたが、まだ十分な精度には達していない。未知数データ処理により表面は抑圧について検証を進めている。さらに、人工知能を活用してディープラーニングによる逆散乱解析を行い、アーチファクト除去と腫瘍認識能を向上できるか検討を進めている。