2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of fundamental technologies for intelligent archive of laparotomy videos
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15K01344
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
北坂 孝幸 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (00362294)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
末永 康仁 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (60293643)
三澤 一成 愛知県がんセンター(研究所), その他部局等, その他 (70538438)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 遮蔽物の除去 / 非剛体位置合わせ / DROP / CNN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究室内に整備した実験環境を基に，以下の項目について検討した．
１．複数カメラ映像からの映像再構成手法の改善 4台のカメラを配置して，複数カメラ映像から手術映像を合成する手法の精度改善に取り組んだ．実際の手術室で使用するウンドリトラクタ（切開領域を保持するリング状の器具）に基準位置合わせ用マーカーと誤差評価用のマーカーをそれぞれ貼付し，カメラ位置合わせのランドマークおよび評価点とした．最終年度も引き続き，細部の位置合わせ向上を目指し，非剛体レジストレーションとしてFFD（Free Form Deformation）による非剛体位置合わせを実装した．FFDとして計算速度に優れるDropという手法を実装した．評価実験の結果，昨年度のTPSによる位置合わせと比べて4.9画素（±1.5）改善することができた．また，引き続き頭部に装着した小型カメラと固定カメラとの合成手法を検討した．高い没入感が得られる映像表示装置（Oculus）による高精細立体視画像の表示を検討した．
２．複数映像ストリームからのシーン解析 手術のワークフロー解析において，術前計画のどこを現在着手しているかを解析する手法を検討した．本年度も手術中のシーン解析において，CNN（Convolutional Neural Network）に基づく手法を重点的に検討した．
３．手術室を模した実験環境による評価実験 実際の手術台に人体モデルおよび周囲に4台のカメラを設置し，開発した映像合成手法の評価を行った．術者の手や頭部による遮蔽を除去した術野を再構成できることを確認した．誤差評価の結果，研究室内での精度に比
べ，2.1画素（±4.4）と若干の精度低下が見られたが，おおむね良好な結果であった．
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