2010 Fiscal Year Annual Research Report
内視鏡粘膜画像の色情報データベースと統計学組織診断支援法の開発
Publicly Offered Research
| Project Area | Computational anatomy for computer-aided diagnosis and therapy :Frontiers of medical image sciences |
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| Project/Area Number |
22103514
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
長倉 俊明 大阪電気通信大学, 医療福祉工学部, 教授 (40288577)
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| Keywords | 3次元計測 / 分光計測 / 消化管 / 計算解剖学 / 内視鏡 / 粘膜病変 / 画像診断 / ステレオマッチング法 |
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| Research Abstract |
消化管内視鏡は著しい進歩を遂げ、早期癌であれば内視鏡で治療ができるようになってきている。そして診断や治療において、3次元的な認識のもとになされているが、定量化されてはいない。そこで、これまでにステレオマッチング法によって、対応点を自動認識させ、内視鏡画像の3次元計測を行ってきた。
この際に、対応点をテンプレートマッチング法によって実現してきたが、内視鏡画像は画素数が少なく、我々の採用したステレオマッチング法には不利な条件であった。さらに、平滑な粘膜においてはマッチングエラーが起こってしまうことがあり、3次元計測が困難な場合があった。内視鏡の画素数はハイビジョン内視鏡の出現で改善したがまだ不十分である。しかし、後者の問題はアルゴリズムの改良によって改善できる可能性がある。そこで、これらの問題を解決できるように対応点抽出のために分光計測を利用した3次元計測を開発した。
内視鏡画像から仮想分光することで、波長毎の画像を得ることができる。その画像毎に対応点探索を行い、3次元計測の安定性を検討した。その結果より、胃粘膜画像では対応点を取りやすい波長が存在することを確認した。同時に3次元計測も安足して遂行することができることを明らかにした。
さらにこれまでの研究から、病変の自動認識へも技術移転を検討している。これは現在の胃癌の内視鏡診断において偽陰性率が22%と高率であるので、これに機械の目による診断を追加し、偽陰性率の低下に寄与できるかを検討している。これまでに40症例の画像処理で、形態による診断、輝度による診断、色による診断、統計学的手法による診断を重ねることで、病変の自動抽出へ効果があることを明らかにした。
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Research Products
(12 results)
