2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Medical Diagnosis Supporting System for Endoscope Image and Cell Image
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17K00252
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
岩堀 祐之 中部大学, 工学部, 教授 (60203402)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / Shape from Shading / 内視鏡画像 / CNN / 血管検出 / ポリープ検出 / 細胞画像 / 良性・悪性分類 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
内視鏡画像のポリープの大きさと形状復元のために，縫合糸を用いて縫合糸が水平面に存在しているところを推定し，面の反射係数を推定，新たに１枚の画像からポリープの大きさと形状を推定する手法を研究，ジャーナル論文に投稿・発表した．さらに，縫合糸の代わりに血管を対象として，血管の候補をU-Netで検出する手法を用いて，血管と内壁との傾きの連続性を仮定することで，幾何学的な拘束条件を用いて画像１枚でも大きさと形状を復元する方法を開発した．別途内視鏡を前後移動させて撮影した２枚の画像から対応点の情報をもとに，ポリープの大きさの形状復元精度向上を目的として，最適化を用いて密に２枚の特徴点を対応づける手法を研究した．
また，ポリープの良性・悪性の分類に関しては，白色光源画像，染色液画像，NBIの３種類からなる内視鏡画像の組み合わせを考え，CNNでの特徴抽出，SVMでの良性・悪性の２クラス分類を行う方法をベースに，投票処理により判定精度を向上させる方法を開発した．別途ポリープの良性・悪性の状態を自己組織化マップでクラスタリングを行うことでポリープの状態に応じて診断の際に判断の支援をするための研究を行い，国際会議で発表を行った．
顕微鏡細胞画像からの細胞核の検出と良性・悪性の分類に関する研究では，機械学習での特徴抽出により細胞核を検出する方法を発表したが，その手法をベースにして，CNNで特徴抽出，SVMでの判定を行う手法を開発し，論文に発表した．別途細胞核の抽出をU-Netを拡張したResidual U-Netで細胞核の検出精度を向上させる手法を国際会議で発表したほか，CNNで核小体を検出して良性・悪性を判定するための手法を国際会議で発表した．最終年度は研究成果を論文に仕上げ順調に研究を進めたが，医療現場での診断支援システムとしてはポリープの画像変換および良性悪性の判定の実装を進めた．
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| Remarks |
1988/03 東京工業大学大学院博士課程修了 1988/04 名古屋工業大学助手（情報処理教育センター）1992/10 名古屋工業大学助教授 1994/03-1995/01 文部省在外研究員（ブリティッシュコロンビア大学）2002/04 名古屋工業大学教授（情報メディア教育センター）2004/04- 中部大学教授（工学部情報工学科）
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Research Products
(51 results)
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[Journal Article] Classification of Cell Nuclei using CNN Features2019
Author(s)
Yuji Iwahori, Yuya Tsukada, Takashi Iwamoto, Kenji Funahashi, Jun Ueda, M. K. Bhuyan
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Journal Title
International Conference on Intelligence Science, Springer Studies in Computational Intelligence (SCI) (Selected Paper among IEEE/ACIS ICIS 2019)
Volume: 849
Pages: 195-208
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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