2016 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic Polyp Recognition and Shape and Size Recovery for Medical Endoscopy Diagnosis
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26330210
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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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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | コンピュータビジョン / 医療画像応用 / 知覚情報処理 / 内視鏡画像 / 3次元形状復元 / Shape from Shading / ポリープ識別 / ニューラルネット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
内視鏡画像の観測系としてこれまでの１点光源モデルの観測システムから実際の内視鏡に近い２点光源照明のもとでの形状復元と大きさ推定を行う方法を新たに検討した．２点光源照明の仮定で完全拡散反射の球に対して光源位置を推定後，傾き分布を求める際に奥行き分布（高さ分布）の差分を用いるが，その際に生じる誤差を吸収するため球画像を用いてニューラルネットワーク（NN）で学習し，内視鏡画像に適用してNNを用いて修正しZの初期値を更新，傾きを最適化，高さを計算という処理を繰り返して形状精度を上げる方法を提案した．さらに１枚の縫合糸の情報から平坦になっている箇所を探索．幾何学的に反射係数を推定することでポリープの形状と大きさ推定を行う方法を提案した．
内視鏡画像のLambert化においてはHSV変換してＨのヒストグラムの中で最頻値となるなるビンをメインクラス，メインクラスに一番近いビンをサブクラスとしてサブクラスをＶの比を用いることでメインクラスに吸収させる方法を開発し，従来より高速に安定したLambert化画像を得ることを可能にした．
また，エッジ情報と色情報を用いてポリープの確率の高い箇所の値が大きくなるようにマップを作成することでポリープ候補領域を検出し，検出した領域からHOG特徴量を抽出，ランダムフォレストによる分類を行うことでポリープを検出する手法や．SVMを用いて内視鏡のシーン分類を行う方法を提案するとともに通常内視鏡画像から余分な検出情報を排除して血管を自動的に精度良く抽出する方法を開発した．ポリープの検出のほか通常内視鏡画像，染色液画像，NBI画像の３種類の画像用いてポリープ画像のCNN特徴量をもとに良性，悪性を判定するための方法も検討・提案した．
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