Shouhei Kidera 研究室
主宰者：Shouhei Kidera
電気通信大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、レーダーと逆散乱解析を組み合わせた電磁波イメージング技術の開発に取り組んでいます。特に、マイクロ波やミリ波などの電磁波が物質を透過・散乱する現象を利用して、見えない領域の物体や構造を検出・可視化することが主要なテーマです。乳がんの早期発見、道路やコンクリート構造物に埋まった空洞や水分の検出、自動運転車の安全センシングなど、医療・インフラ・交通安全といった幅広い応用分野を対象としています。
技術的には、レーダー画像処理と数値逆散乱法を融合させる手法を活用しており、特に複雑な多層媒体における誘電率の正確な再構成を実現しています。従来は、ノイズや背景雑音の影響で精度が低下する課題がありましたが、レーダー画像から対象領域を限定したり、深層学習を導入したりすることで、これらの問題を克服しています。また、ミリ波レーダーの動き検出性能（ドップラー効果）を高度に利用して、歩行者や救助者の検出・認識の精度向上にも取り組んでいます。これらの研究成果により、既存技術では困難だった高精度なイメージングと認識が可能になりつつあります。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（39 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3684041
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2025.3636185
- [2025] Ambiguity-Free Doppler Velocity Decomposed Imaging Method for 79-GHz Band Millimeter-Wave RadarDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3547312
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2024ebp3146
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2025.3537181
- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2025.3538218
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2025ebp3011
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- [2025] Clinical Validations on Effective Skin Clutter Rejection for Microwave Breast Cancer DiagnosisDOI: https://doi.org/10.1109/jerm.2025.3562571
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2025ebp3077
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2023ebp3175
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2024ebp3090
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2024.3422991
- DOI: https://doi.org/10.1109/jerm.2023.3321423
- DOI: https://doi.org/10.1587/transele.2022ecs6008
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3335299
- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2023.3311101
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3331257
- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2023.3298971
- [2022] Deep-Learning-Based Calibration in Contrast Source Inversion Based Microwave Subsurface ImagingDOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2022.3169799
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2022.3212687
- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2022.3188358
- DOI: https://doi.org/10.1109/jerm.2022.3196504
- DOI: https://doi.org/10.1109/tthz.2022.3193609
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3040
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tthz.2021.3078880
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2021.3073678
- [2021] Deep Learning Enhanced Contrast Source Inversion for Microwave Breast Cancer Imaging ModalityDOI: https://doi.org/10.1109/jerm.2021.3127110
- DOI: https://doi.org/10.1109/jerm.2021.3121962
- [2021] Three‐dimensional Doppler‐associated radar imaging method based on bi‐directional data processingDOI: https://doi.org/10.1049/rsn2.12171
- DOI: https://doi.org/10.1109/lgrs.2021.3099199
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3098322
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3070022
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