1996 Fiscal Year Annual Research Report
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07680408
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
福島 重廣 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (60027927)
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| Keywords | 医用画像 / 探索 / システム構築 / ハフ変換 / ダイナミックプログラミング / 最適化 / 画像理解 / 詳細化 |
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| Research Abstract |
前年度までに研究の大枠を構築したのに引き続き,本年度は,胃X線二重造影像の領域分割について,個々の対象領域の自動識別方式の改善,および,システムの構築を試みた.
(1)胃領域の識別-方法1-:胃輪郭線候補領域の粗抽出の後,木探索によって詳細化(補完および精度の向上)を図る方式について,プログラムをさらに改善した.それによって,18症例中15例について十分な識別ができ,その他の3例についても良好な結果を得た.
(2)胃領域の識別-方法2-:複数の動的輪郭スネ-クを用いた自動的な胃領域画定の後,ダイナミックプログラミングによって詳細化を図る方式について,プログラムをさらに改善した.それによって,18症例中16例についてほぼ十分な識別ができ,その他の2例についても良好な結果を得た.
(3)脊柱領域の識別:ハフ変換を用いた粗抽出の後,ダイナミックプログラミングによって詳細化を図る方式について,バリウム溜り領域の識別結果を見て,偽直線要素を抑圧する方法を導入した.さらに,候補点抽出方式を変更した結果,18例中10例についてはほぼ十分な識別ができ,その他の6例についても良好な結果を得た.
(4)バリウム溜り領域の識別:群化と領域成長による候補領域の抽出の方式を開発した.この方式では18症例中10例について十分な識別ができ,他の6例についてもほぼ良好な識別ができた.前年度に開発した零交差法に較べ,質的な違いが明らかになった.
(5)画像理解システムの構築:個別の方式開発に加えて,画像理解システムを構築して,認識性能と処理時間を評価した,総合的に見て,18例中12例についてはきわめて良好な認識ができた.
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