2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of 3D endoscope using high-luminance micro pattern projector and trial of measurement of human-body digestive organs
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15H02779
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
古川 亮 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (50295838)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 信治 広島大学, 病院(医), 教授 (00260670)
川崎 洋 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80361393)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 3次元内視鏡 / パターン投光 / アクティブステレオ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２９年度には、「(b)複数の計測結果の統合による広範囲かつ高精度の形状情報の獲得」「(c)生体組織の鏡面反射による形状推定」「(d)生体組織の表面下散乱のシミュレートによる形状推定」の研究を行う予定で
あった。
(b)の課題については、複数の連続画像の形状計測を実現するため、自己校正の研究を行った。パターン投光器を鉗子孔に挿入する場合、投光器位置は内視鏡カメラに対して固定されていない。そのため、それぞれの入力画像から形状を計測するためには、各画像で投光器位置の自己校正を行う必要がある。この問題も、画像から投光器位置や、投影パターン中のマーカ位置を抽出し、解析することで、投光器位置の校正を行うことができるようになった（この成果は、雑誌掲載が決まっており、現在早期中である）。これにより、連続画像から、形状の系列を安定して獲得することができるようになった。また、連続画像を複数復元し、統合することで、比較的大きな形状データを得ることにも成功した（この成果は現在投稿中である）。
(c)(d)の課題は、もともとは計測画像での鏡面反射や、パターンのボケなどに対応することが目的であったが、この目標を達成するための代わりの手法として、「(d')学習によるパターン特徴の抽出」の研究を進めた。これについて、深層学習の手法であるCNNにより、画像中の格子パターンの検出を行う手法を開発した。これにより、これまでの方法では安定した結果が得られないような、鏡面反射やぼけのあるような画像であっても、格子パターン及び格子パターン中のコードを検出することができ、形状計測の安定性を大きく向上させることができた（この成果は現在投稿中である）。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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