[B-1C] アンテナ・伝播C

[B-1-118] Experimental Study on Complex Permittivity Reconstruction by Incorporating Skin Surface Reflection and Deep Neural Network for Microwave Breast Imaging

^○朱沛賢, 木寺正平 (電通大)

Keywords:マイクロ波乳癌診断、深層学習、複素誘電率再構成

マイクロ波乳癌診断は，安全かつ高頻度のスクリーニング技術として注目されている．多数の先行研究から，癌組織の複素誘電率は、脂肪や乳腺組織に比べて有意に高いことが報告されている．複素誘電率再構成法として逆散乱解析に基づく各種の手法が提案されているが，非線形かつ不良設定問題を解く必要があり，十分な精度が確保できていないのが現状である．一方近年，深層学習による複素誘電率再構成法が提案されている．同手法では，皮膚反射波を十分に抑圧する(Skin Surface Rejection: SSR) ことが前提条件となっているが，同反射波は相互結合や皮膚形状に依存して波形が歪むため，従来のSSR 法では抑圧性能が十分でない．同問題を解決するため，部分微分型のSSR 法を導入し，かつ多層パーセプトロン型のニューラルネットワークによって複素誘電率の空間分布を推定する．乳房内部組織の誘電特性を有する簡易乳房ファントムを用いた実機実験データにより本手法の有効性を示す．