2012 Fiscal Year Annual Research Report
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22500168
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
越後 富夫 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 教授 (80434801)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 特徴追跡 / アフィン変換 / 画像間類似度 / 三角形拘束 / カプセル内視鏡 / ロバスト追跡 |
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| Research Abstract |
カプセル内視鏡は8時間に渡って消化管を撮影するため，読影医師にとって診断は集中力を要する非常に過酷な作業であり，様々な診断支援手法を提供する必要がある．その一つとして，消化管の動きによる不連続を検出し，連続画像群を医師に提示することが考えられる．撮影された小腸は，輪状筋と縦走筋の作用で生成される蠕動運動，分節運動が確認でき，そのときに現れる皺が画像内における特徴点になり得る．また，病変は種類によって見え方が異なり，明瞭な特徴点として現れない場合がある．そこで，従来研究の剛体，強特徴点追跡ではなく，本研究では特徴点が不明瞭で，小腸内部が柔軟構造で動くシーンにおけるロバストな追跡を行う．
手法として，明瞭でない病変の周囲にある明瞭な特徴を利用して，隣接画像間で明瞭な特徴の移動量を検出し，病変の移動後の位置を推定する．周囲の明瞭な特徴は複数あり，隣接画像間で対応づけられるが，正確な対応である保証はない．そこで，任意に選択した3点を組合せ，隣接画像における対応した3点のアフィン変換パラメータを求め，移動後の病変領域を投票する．この処理を全ての特徴点に対し行い，投票の大きな位置を，移動後の病変位置に決定する．
病変追跡は診断教育のコンテンツ生成に利用可能なだけでなく，画像の連続性判定にも応用できる．提案手法を用いて，特徴点の移動追跡を行い，追跡が途切れるフレームを検出する．さらに，特徴点がほとんど検出できない画像群に対しては，画像間類似度を求め，類似度が高ければ連続フレームと判定する．提案手法を利用することで，任意の画像で強い特徴は隣接画像でも追跡可能で，追跡が継続している区間は連続画像群であると定義でき，画像間類似度によって連続性を判定した．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24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 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(2 results)
