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J-GLOBAL ID：202002215435666035   整理番号：20A0745634

人工知能を用いた超広帯域(UWB)に基づく早期乳癌検出【JST・京大機械翻訳】

Ultra Wide Band (UWB) Based Early Breast Cancer Detection Using Artificial Intelligence

著者 (9件)： Bari Bifta Sama (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Khatun Sabira (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Ghazali Kamarul Hawari (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Fakir Md. Moslemuddin (CARIFF, Faculty of Chemical and Natural Resources Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Samsudin Wan Nur Azhani W. (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Jusof Mohd Falfazli Mat (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Rashid Mamunur (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Islam Minarul (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia) ,  Ibrahim Mohd Zamri (Faculty of Electrical and Electronics Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 632  ページ： 505-515  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は,世界中の女性コミュニティの中で,無声のキラーキラーである。死亡率は早期に症候群がないほど増加する。治療法はない。したがって,初期段階での検出は重要である。通常,女性は,それらがシックックでない限り,定期的な胸部健康診断のためにクリニック/病院にならない。これは,病院における長い待ち行列と待ち時間,高コスト,人々のbusスケジュールなどによるものである。最近,いくつかの研究が,その非侵襲的で健康に優しい性質のため,超広帯域(UWB)技術を用いた早期乳癌検出に関して行われている。各提案UWBシステムには,システムの複雑さ,高価な,専門家の操作性を含むその限界がある。これらの問題を克服するためには,単純で費用対効果が高く,ユーザに優しいシステムが必要である。本章では,人工ニューラルネットワーク(ANN)を利用した早期乳癌検出のためのユーザフレンドリーで手頃なUWBシステムの開発について述べた。フィードフォワード逆伝搬ニューラルネットワーク(NN)を用いて,3次元(3D)の位置と同様に,癌の存在,サイズを検出した。ハードウェアはUWB信号を送信し受信するためにUWB送受信機と一対のピラミッド形パッチアンテナを組み込んだ。受信信号から抽出された特徴をNNモジュールに供給し,訓練,検証,試験を行った。腫瘍/癌存在,サイズおよび位置に関する平均システムの性能効率は,それぞれ約100%,92.43%および91.31%であった。ここでは,著者らのシステムにおいて,フィードフォワードネットの機能を使用した。3Dにおける腫瘍/癌存在,サイズおよび位置の検出-組み合わせは,改善された性能と共に,他の関連研究および/または既存のシステムと比較して新しい追加である。これは,低コストで,貴重な人間生活を節約するために,国内環境における早期乳癌検出のための近い将来における有望な利用者に優しいシステムになる可能性がある。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハードウェア ,  パッチアンテナ ,  死亡率 ,  送受信機 ,  待ち時間 ,  健康診断 ,  *乳房腫瘍 ,  ニューラルネットワーク ,  女性 ,  腫瘍 ,  *広帯域 ,  コミュニティ ,  *人工知能 ,  三次元 ,  フィードフォワード

著者キーワード (4件)： 早期乳癌 ,  超広帯域(UWB) ,  ニューラルネットワーク(NN) ,  フィードフォワードバック伝搬

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  広帯域 ,  UWB ,  早期 ,  乳癌検出