2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development and medical application of innovative high resolution autostereoscopic display
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17H00750
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
掛谷 英紀 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70334050)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大城 幸雄 東京医科大学, 医学部, 助教 (10535008) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | バーチャルリアリティ / 3次元画像工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 昨年度までに開発してきた時分割パララックスバリア方式の裸眼立体ディスプレイについて、バリアの傾きをアークタンジェント1/3から1/6に変えることにより、サブピクセル未満のバリア位置調整が可能になり、その結果クロストークのない視域が拡大された。さらに、時分割数を可変にすることより、クロストークのない視域を奥行き方向に大幅に拡大することに成功した。
(2) 昨年度開発したフルハイビジョン超多眼式ディスプレイについて、観察者の奥行き方向の動きに応じて時分割数を4時分割から6時分割までアダプティブに変化させることで、クロストークのない視域を奥行き方向に広げることに成功した。また、開発した立体ディスプレイに肝臓の血管モデルなどの医療画像提示を試み、その評価を行った。
(3) CT画像から各臓器の部位を自動的にセグメンテーションする技術として、ディープラーニングの一種である3D U-netに、臓器位置の確率アトラスを利用しながらファイン・チューニング転移学習を組み合わせる3D U-JAPA-Netという新たな手法を提案し、セグメンテーションの精度を向上した。提案した手法は、Core Rank Aで医療画像分野のトップコンファレンスであるMICCAIに採択され、臓器の自動セグメンテーションのコンペティションであるMulti-Atlas Labeling Beyond the Cranial Vault - Workshop and Challengeにおいて、13臓器のセグメンテーションの総合成績でグループ別世界第3位（2019年4月現在。アップロード当時は世界1位）となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
医療応用については若干遅れているが、立体ディスプレイのハードウェア開発は当初計画以上に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は次の課題に取り組む。
(1) これまで開発したフルハイビジョン超多眼式ディスプレイについて、焦点調節の誘導が適切にできているかどうかをリフラクトメータで測定する。
(2) 複数人が同時に裸眼立体視が可能なシステムのプロトタイプを製作する。具体的には、時分割パララックスバリア方式に基づく2人用の装置と、時分割指向性バックライト方式に基づくより多人数用の装置について実装を試みる。
(3) ディープラーニングを用いた臓器、血管、病変等の自動抽出システムの開発を行う。前処理や評価関数に新たな工夫を導入することで、精度の向上を図る。
(4) 開発した裸眼立体ディスプレイの放射線科の医療現場への応用を試みる。具体的にはCT画像の表示のほか、カテーテル手術中に2次元画像をリアルタイムに3次元画像に変換するシステムをディープラーニングにより作成し、それを術者に立体ディスプレイで提示するシステムのプロトタイプ制作を試みる。
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